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ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-11142016-200321


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
LA PUSATA, MARCO
URN
etd-11142016-200321
Titolo
Regole associative per sistemi di raccomandazione: un caso di studio nella grande distribuzione organizzata
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA PER L'ECONOMIA E PER L'AZIENDA (BUSINESS INFORMATICS)
Relatori
relatore Prof. Pedreschi, Dino
Parole chiave
  • data mining
  • regole associative
  • sistema di raccomandazione
Data inizio appello
02/12/2016
Consultabilità
Completa
Riassunto
L’obiettivo della tesi riguarda lo svolgimento di analisi avanzate volte allo sviluppo di un Sistema di Raccomandazione per i clienti di un’azienda della Grande Distribuzione Organizzata che effettuano acquisti o redigono una lista della spesa tramite un'applicazione per dispositivi mobili.
Si effettueranno analisi su un sample di dati concesso dall'azienda della GDO mediante tecniche di Data Mining e mediante il Collaborative Filtering. Lo scopo è individuare modelli e regole associative nelle abitudini di acquisto dei clienti in modo da creare un sistema che dia suggerimenti sulla base di questi ultimi.
Il lavoro si è inserito all’interno di un progetto più ampio dell’azienda Var Group, presso cui è stato svolto. In questo modo è stato possibile toccare con mano le dinamiche che vi sono tra un’azienda di consulenza informatica come Var Group e un cliente che vi si rivolge, dai problemi ai vantaggi che questo tipo di collaborazione crea.
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