Busca avançada
Ano de início
Entree

Framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário baseado em informações geográficas e conjuntos Big Data

Processo: 16/00240-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de abril de 2016
Vigência (Término): 31 de outubro de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Paulo Scarpelini Neto
Beneficiário:Rodrigo Cleir Castellon Rodrigues
Empresa:Enterup Tecnologia em Sistemas Ltda - ME
Vinculado ao auxílio:15/08191-5 - Framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário baseado em informações geográficas e conjuntos Big Data, AP.PIPE
Assunto(s):Sistemas de recomendação   Big data

Resumo

Atualmente são disponibilizados diversos produtos e serviços por meio do comércio eletrônico e um dos problemas dessa oferta abundante é a escolha do produto adequado que satisfaça a necessidade do cliente. No ramo imobiliário tais características são pertinentes e considera-se que a localização geográfica do imóvel é de extrema importância, visto que clientes que se interessaram por imóveis próximos tendem a ter gostos semelhantes. Nesse sentindo, a criação de um framework de recomendação híbrido que inclua uma abordagem baseada em dados espaciais consiste em um desafio que inclui o gerenciamento de volumes massivos de dados, também conhecidos como conjuntos Big Data.O presente projeto compõe o estudo de viabilidade técnica para criação de um framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário e consiste na criação da infraestrutura computacional que suportará todo o desenvolvimento e validação do projeto com foco na disponibilização de ferramentas de armazenamento e processamento distribuído e escalável. (AU)

Mapa da distribuição dos acessos desta página
Para ver o sumário de acessos desta página, clique aqui.