Fase I - Estudo


Título da Idéia

Sistemas autônomos de recomendação e decisão: prospecção para a aplicação no negócio

Objetivos

A pesquisa objetiva encontrar aplicações desses sistemas em Telcos no sentido de trazer benefícios à empresa

Conceito

Um sistema autônomo é autossuficiente, ou seja, executa suas atividades de forma independente, sem o auxílio de fator externo. Nesse contexto, existem aqueles capazes de recomendar itens — que podem ser notícias, produtos, música e até pessoas — e aqueles capazes de tomar decisões ou que indicam qual a melhor decisão a ser tomada em determinado contexto.

Características 

Composição de um Sistema de Recomendação:

Um sistema de recomendação é composto pelos seguintes componentes principais: usuários, objetos, avaliações e um modelo. Os usuários são quaisquer pessoas cujos comportamentos são gravados para treinar o sistema ou que recebem recomendações. Os objetos são, por sua vez, os itens a serem recomendados, sejam eles documentos, filmes, livros e outros. Os sistemas de recomendação são desenvolvidos a partir de técnicas de software que fornecem sugestões de itens a um usuário. A intenção é ajudar os usuários nos processos de tomada de decisão. Quando se pensa no contexto do negócio, por exemplo, em quais produtos comprar, quais filmes assistir ou quais notícias ler. Avaliações dizem respeito a uma medida quantitativa de utilidade oriunda de um par formado por usuário e objeto, podendo ser uma nota dada a um objeto pelo usuário, por exemplo. Tais avaliações podem ser explícitas, quando há feedback direto do usuário, ou implícitas, quando são registradas informações de comportamento do usuário como, por exemplo, número de cliques. Por fim, os modelos são utilizados para processar as avaliações ou dados de comportamento e fazer recomendações baseadas no resultado (GADEPALLY et al, 2016).


Técnicas de recomendação:

Tendo em foco as características de um Sistema de Recomendação, pode-se destacar as técnicas ou modelos de geração de recomendação mais difundidas:

  • Filtragem Colaborativa;
    • Parte do princípio de que, se os usuários tiverem avaliado itens com notas parecidas, possivelmente, seus gostos são similares. Além disso, informações em comum de perfis podem indicar similaridades entre usuários, o que levaria o sistema a indicar itens em comum para usuários com tais perfis. Os usuários, nesse caso, são geralmente agrupados como vizinhos próximos. Essa abordagem não analisa os itens em si e é geralmente utilizada em sites de e-commerce. Sites da Amazon e o Google News são exemplos de aplicações web que utilizam essa técnica.
  • Filtragem Baseada em Conteúdo;
  • Filtragem Baseada em Conhecimento;
  • Abordagens Híbridas;

Estudo Dirigido


Coloque aqui o plano de estudos bem como as possíveis fontes de informação.


Fase II - Ensino


Conteúdo

Desenvolva um conteúdo que possa transmitir o conhecimento adquirido para outros
Crie um material (Wiki, PDF, PPT, ...) que possa ser armazenado e facilmente atualizável


Apresentação

Apresente ao grupo (reunião, EAD, Blog, ...)
Publique aqui


Metodologia


Descrevas as metodologias usadas. Alguns exemplos:
Estratégia de Job Rotation
Estudos básicos para conhecimento do potencial
Estudos básicos para entendimento sobre o problema
Estudos para dar base aos pesquisadores
Benchmarking com empresas estrangeiras 
Aceleradoras de empresas
Adoção de novas tecnologias
Utilização da proposta de soluções Open-source
Priorização no desenvolvimento interno
Foco na não dependência de fornecedores
Prática de formação dos talentos necessários 


Fase III - Exemplo de Caso de Negócio


Product Backlog


Descreva os requisitos deste projeto


Benefícios para quem for oferecer esta solução

    Descrever em tópicos os benefícios que uma pessoa ou uma empresa podem obter: ganhos, receitas, novos negócios, novos produtos, novas parcerias



Benefícios para o usuário

    Descrever em tópicos os benefícios para os usuários desta solução.
    Pode se inspirar no Canvas.


Direcionadores chave para esta iniciativa

    Descrever em tópicos o que esta iniciativa pode proporcionar



Possíveis modelos de negócios

    Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios

Business Case

    Descrever um exemplo de negócio que permita avaliar a solução comercialmente


Alinhamento com Lei do Bem


  • Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador?
Elemento tecnologicamente novo ou inovador pode ser entendimento como o avanço tecnológico pretendido pelo projeto, ou a hipótese que está sendo testada


  • Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável?
Barreira ou desafio tecnológico superável pode ser entendido como aquilo que dificulta o atingimento do avanço tecnológico pretendido, ou dificulta a comprovação da hipótese


  • Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico?
Metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico pode ser entendido como aqueles atividades que foram realizadas para superação da barreira ou do desafio tecnológico existente no projeto


  • Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?
Se sim, o desenvolvimento tecnológico é executado por associado ou por alguma empresa terceira? qual o nome da empresa? 
Anexar cópia do contrato


Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio


Escopo


Explique o escopo deste protótipo


Limitações


Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.


PoC


Desenvolva um PoC (Proof of Concept)


Detalhamento Técnico


Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa





Cronograma Macro


Histórico

  • 28/02/2020: Início do desenvolvimento textual a partir dos estudos (Conceito);
  • 25/03/2020: Revisão bibliográfica para embasar escrita;
  • 09/04/2020: Continuação de revisão;
  • 13/04/2020: Definição do objetivo;
  • 14/04/2020: Início da escrita de 'Características';
  • 16/04/2020: Continuação da escrita das Características;

Pesquisadores

  • Arthur Filipe Sousa Gomes
  • Henrique Amaral