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Wagner Junior Ladeira

Ciências Sociais Aplicadas

Administração
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  • previsão do padrão visual de varredura em displays de supermercados: construção de uma rede neural artificial (rna) feed forward para classificação binária
  • Redes de supermercado no varejo têm usado distintas estratégias de oferta de sortimento de produtos para os clientes. Com o auxílio de novas tecnologias e aplicações (como por exemplo: visão computacional, detecção de objetos em vídeo, Darknet YOLO, reconhecimento facial para detecção de emoções, entre outros) supermercados, como a Amazon Go e Zaitt, tentam coletar dados que aumentam o potencial de gerar valor para o cliente. Dada a relevância do tema para a área estratégica de empresas do varejo, observa-se que na literatura há um crescente debate acerca dos tipos de modelos que tentam interpretar a quantidade necessária de produtos a ser colocada em um display. Apesar de gerar oportunidades promissoras, trabalhos acadêmicos anteriores se concentraram apenas nas características básicas de um display para a compreensão da escolha da quantidade ideal de sortimentos. Estes modelos não analisaram o processamento cognitivo visual para entender a quantidade ideal de sortimentos. Devido a isto, este projeto tem como objetivo analisar o efeito das variáveis de distribuição, saliência e padrão de varredura visual no processamento cognitivo da quantidade de sortimento em um display. Com isto, pretende-se criar um modelo de interpretação do processamento cognitivo usando o padrão de varredura visual (scanpath) juntamente com características já analisadas em pesquisas anteriores (variáveis de distribuição e saliência). Assim sendo, este projeto pretende construir um algoritmo utilizando uma rede neural artificial (RNA) feed forward para resolver o problema de classificação binária de sortimentos. A função de decisão será aprendida através do treino, teste e validação de dados gerados em coletas realizadas em laboratório e no campo (supermercados). Ao interpretar o processamento cognitivo em displays pretende-se gerar um modelo mais preciso promovendo insights para inovações aplicadas á área de sistemas de recomendação e de apoio à decisão do consumidor.
  • Universidade do Vale do Rio dos Sinos - RS - Brasil
  • 06/12/2023-31/12/2026
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