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Sistema de recomendação como um serviço para o setor imobiliário baseado em informações geográficas

Processo: 16/14823-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de setembro de 2017 - 31 de agosto de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Paulo Scarpelini Neto
Beneficiário:Paulo Scarpelini Neto
Empresa:Enterup Tecnologia em Sistemas Ltda - ME
Município: São José do Rio Preto
Pesquisadores principais:Guilherme Priólli Daniel
Pesq. associados:Carlos Roberto Valêncio
Vinculado ao auxílio:15/08191-5 - Framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário baseado em informações geográficas e conjuntos Big Data, AP.PIPE
Bolsa(s) vinculada(s):18/06897-6 - Sistema de recomendação como um serviço para o setor imobiliário baseado em informações geográficas, BP.TT
17/23534-1 - Atualmente a busca por um imóvel que atenda às necessidades de um comprador em potencial tem se tornado uma tarefa lenta devido ao grande volume de imóveis ofertados, o que dificulta as negociações e diminui as taxas de conversão do mercado imobiliário, BP.TT
17/22167-5 - Sistema de recomendação como um serviço para o setor imobiliário baseado em informações geográficas, BP.TT
17/22070-1 - Sistema de recomendação como um serviço para o setor imobiliário baseado em informações geográficas, BP.PIPE
17/22044-0 - Sistema de recomendação como um serviço para o setor imobiliário baseado em informações geográficas, BP.PIPE
Assunto(s):Sistemas de recomendação  Big data  Mercado imobiliário  Sistema de posicionamento global (GPS)  Geolocalização 

Resumo

O mercado imobiliário é tido como um dos pilares das economias modernas, no Brasil as últimas décadas proporcionaram um crescimento significativo a esse setor, impulsionado principalmente pela valorização de imóveis tanto em grandes centros como em regiões menos populosas. Além disso, os lançamentos imobiliários e a procura por imóveis novos também se mantiveram em crescimento principalmente no setor com valores e características que se enquadram no programa Minha Casa Minha Vida do Governo Federal. Frente a essa realidade a oferta de imóveis tem crescido consideravelmente e os compradores têm deparado com um volume considerável de opções, principalmente na internet onde os sites imobiliários e os classificados agregam em uma única plataforma grandes volumes de imóveis oferecidos por diversas imobiliárias e corretores. Nesse contexto, a busca por um imóvel que atenda às necessidades do comprador tem se tornado uma tarefa lenta, o que dificulta as negociações e diminui as taxas de conversão desse mercado. Os Sistemas de Recomendação consistem em aplicações que auxiliam no processo de busca de produtos e serviços por meio da sugestão de itens que possuem uma combinação adequada com as expectativas dos usuários, consequentemente esse tipo de sistema caracteriza uma alternativa de melhoria da experiência de compra no mercado imobiliário. A criação de um Sistema de Recomendação voltado ao setor imobiliário consiste em uma oportunidade interessante. As técnicas existentes para sugestão de produtos não atendem de maneira satisfatória às especificidades desse mercado - isso porque a precificação, a oferta e a procura de imóveis são características afetadas diretamente pela localização geográfica dos empreendimentos. Além disso, pesquisas recentes demonstram que as atuais soluções para recomendação, onde os algoritmos são executados de forma off-line e em lote, não atendem à demanda de processamento massivo on-line exigida pelos atuais mecanismos de busca por imóveis. O projeto tem por objetivo construir um Sistema de Recomendação como um serviço com base na análise de viabilidade técnica executada durante a Fase 1 do projeto PIPE/FAPESP, a qual consistiu na criação e validação de um framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário que incluiu o desenvolvimento de uma estratégia inovadora de recomendação baseada na localização geográfica dos imóveis, bem como estratégias de combinação dessa nova abordagem com outras abordagens fortemente discutidas na literatura. A construção de um sistema de recomendação desse porte possui dois principais desafios: 1) construir um sistema de recomendação como um serviço, o que inclui desafios relacionados ao armazenamento de grandes volumes de dados e processamento escalável em tempo-real; 2) aprimorar o framework de recomendação construído na Fase 1 com intuito de aplica-lo em um ambiente real, o que inclui desafios relacionados a melhorias do algoritmo de recomendação baseado em dados espaciais, além de tratamentos para problemas intrínsecos aos algoritmos de recomendação como Cold Start, First Rating e Esparsidade. O Sistema de recomendação será parte fundamental do modelo de negócio em desenvolvimento pela EnterUp Tecnologia, o qual baseia-se em um aumento da taxa de venda de imobiliárias e corretores por meio de uma diminuição do tempo de busca e melhoria da experiência de busca pelo imóvel ideal. (AU)