@MASTERSTHESIS{ 2016:521567282,
 	title = {Learning to recommend similar alternative products in e-Commerce catalogs},
 	year = {2016},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5402",
 	abstract = "Nesse trabalho, descrevemos um novo método que projetamos, implementamos e testamos para a tarefa de encontrar produtos que são alternativas similares a um dado produto em um catálogo de um site de comércio eletrônico. Nesse trabalho, consideramos como alternativas similares produtos que, apesar de não serem idênticos a um produto de interesse, têm características que os tornam boas alternativas a esse produto. Nossa motivação para esse trabalho é poder recomendar produtos similares com base apenas nas suas características, sem a necessidade da utilização do histórico de compras dos usuários. Assim, nesse trabalho lidamos com o chamado problema de cold start, que é comumente encontrado em abordagens de recomendação, e que pode levar a perda de lucro em sites de comércio eletrônico. Nosso método, chamado GPClerk, utiliza Programação Genética (GP) para aprender funções que comparam dois produtos, e dizem se estes são similares ou não. Essas funções são chamadas nesse trabalho de product comparison functions. Para tornar nosso método viável em um cenário típico de comércio eletrônico, propomos também uma estratégia não supervisionada para gerar exemplos de treino a serem utilizados no processo de aprendizagem. Resultados de experimentos que executamos e descrevemos nessa dissertação indicam que nosso método é capaz de gerar funções adequadas, e que nossa estratégia para geração automática de dados de treino é efetiva para essa tarefa.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}