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Título: Sistema de recomendação com filtragem colaborativa para uma loja online varejista multinacional de moda
Título(s) alternativo(s): Collaborative filtering recommendation system for a multinational fashion retailer online store
Autor(es): Moran, Ingrid Reupke Sbeguen
Orientador(es): Foleis, Juliano Henrique
Palavras-chave: Sistemas de recuperação da informação
Inteligência artificial
Comércio eletrônico
Moda
Personalização da web
Information storage and retrieval systems
Artificial intelligence
Electronic commerce
Fashion
Web personalization
Data do documento: 3-Dez-2025
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Citação: MORAN, Ingrid Reupke Sbeguen. Sistema de recomendação com filtragem colaborativa para uma loja online varejista multinacional de moda. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2025.
Resumo: A indústria de lojas online de moda tem crescido de forma contínua nos últimos anos. Ao mesmo tempo, o volume de dados e a demanda por personalização por parte dos consumidores também aumentaram. Diante desse cenário, torna-se necessária a aplicação de tecnologias de inteligência artificial para lidar com essas exigências. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de recomendação de roupas e acessórios para uma loja online de moda. O método adotado é a filtragem colaborativa, que utiliza algoritmos de otimização para recomendar produtos de forma eficaz e alinhada ao perfil do consumidor. Assim, esse sistema contribui para a inserção de tecnologia no setor e apoia seu desenvolvimento.
Abstract: The online fashion store industry has been growing steadily in recent years. At the same time, data volume and the demand for personalization by consumers have also increased. Given this scenario, the application of artificial intelligence technologies has become necessary to deal with these demands. This paper proposes the development of a clothing and accessories recommendation system for an online fashion shop. The method adopted is collaborative filtering, which uses optimization algorithms to recommend products effectively and aligned with the consumer profile. Thereby, this system contributes to the insertion of technology in the sector and supports its development.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40421
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