[pt] O tema central deste projeto é a retenção de clientes como estratégia competitiva para aumentar a lucratividade da empresa. O objetivo é desenvolver um modelo estatístico que relacione variáveis transacionais, demográficas e dados sobre o histórico de eventos com a probabilidade de cancelamento dos clientes assinantes de jornal e definir o perfil dos clientes com maior risco de desligamento. Em uma primeira etapa, este estudo fornece uma revisão teórica sobre lealdade, satisfação e marketing de relacionamento, a fim de buscar uma relação com a retenção de clientes. Em seguida, a revisão de literatura levantou as variáveis mais usadas na segmentação de clientes tais como: variáveis transacionais, geográficas, demográficas, psicográficas e comportamentais para definir o perfil dos clientes que cancelam e dos que não cancelam sua assinatura. Depois de construir um modelo teórico, a regressão logística foi utilizada como técnica estatística para desenvolver um modelo de previsão de cancelamento. Os resultados foram analisados com o auxílio do programa estatístico SPSS e conclui-se que o perfil do cliente que cancela a assinatura do jornal é o jovem de até 30 anos; com baixo nível sócio-demográfico; morador da baixada, subúrbio e outros estados que não o Rio de Janeiro; que tenha adquirido sua assinatura através do canal telemarketing ativo; com a assinatura da modalidade anual e forma de pagamento em boleto ou débito em conta corrente; clientes que adquiriram sua assinatura mais recentemente; que comprem menos de 3 produtos da empresa e que não tenham feito reclamações através da central de atendimento. O modelo final de previsão de cancelamento contou com 11 variáveis e a tabela de classificação mostrou uma taxa de acerto geral de 75,3%. A última etapa apresenta algumas conclusões, implicações e sugestões para pesquisas futuras. / [en] The core subject of this project is the customers´ retention as a competitive strategy to increase the company´s profitability. The goal is to develop a statistical model that links transactional and demographic variables and customer´s history data with the subscribers´ churn of a certain publication. In the first part, this study provides a revision on loyalty, satisfaction and relationship marketing theory in order to find a relation with customers´ retention. After that, the literature revision raised the most used variables for the segmentation of customers, such as: transactional, geographic, demographic, psycological and behavior variables to define the profile of the customer who churns and the profile of that one who doesn´t. After constructing a theoretical model, the logistic regression was used as a statistical technique to develop a model of cancellation forecasting. The results has been analyzed with the aid of statistical program SPSS and conclude that the profile of the customer who cancels the subscription of the publication is young up to 30 years old; with low social- demographic level; living at Baixada, Suburb, and other states than Rio De Janeiro; that bought the subscription through the outbound telemarketing sales channel; with one year subscription and payment through invoice or direct debit in current account; customers who has bought its signature more recently; that do not buy less than 3 other products of the company and that have not made complaints through the customer service. The final model of churn forecasting uses 11 variables and the classification table showed an accuracy of 75,3%. The last part presents some conclusions, implications and suggestions for future research.

[pt] Esta tese apresenta novas estruturas e algoritmos para detecção multiusuário e supressão de interferência em sistemas DS-CDMA. São investigadas estruturas baseadas em redes neurais recorrentes para projeto de receptores com decisão realimentada e desenvolvidos algoritmos adaptativos para combater a interferência de múltiplo acesso e a interferência entre símbolos. Novos algoritmos baseados na minimização da taxa de erro de bits são examinados e generalizados para esquemas de detecção com cancelamento de interferência. Para situações onde uma seqüência de treinamento não é disponibilizada, é considerado um novo critério de projeto às cegas de receptores com restrições lineares baseado na função custo módulo constante. Algoritmos adaptativos às cegas baseados neste novo critério são usados para estimar os parâmetros de um receptor linear e do canal de comunicações. São também desenvolvidos novos mecanismos às cegas de ajuste do passo para algoritmos do tipo gradiente estocástico em receptores lineares com base no critério de mínima variância com restrições. Com base nos critérios de mínima variância e módulo constante com restrições, são desenvolvidos critérios de projeto às cegas para receptores com decisão realimentada e propostos algoritmos adaptativos para essas estruturas. Um novo esquema de cancelamento sucessivo de interferência baseado no conceito de arbitragem é proposto e incorporado a uma estrutura de recepção com decisão realimentada para o enlace reverso. Em seguida, o novo esquema de cancelamento de interferência é combinado com uma estrutura iterativa que emprega múltiplos estágios, resultando em melhores estimativas do receptor e um desempenho uniforme para os usuários. Finalmente, são apresentadas novas estruturas de recepção com posto reduzido, baseadas em filtros FIR interpolados e interpoladores variantes no tempo, e desenvolvidos algoritmos adaptativos às cegas e supervisionados para o novo esquema. / [en] This thesis presents new structures and algorithms for multiuser detection and interference suppression in DS-CDMA systems. Structures based on recurrent neural networks are investigated for decision feedback receivers and adaptive algorithms are developed for combatting multiple access interference and intersymbol interference. New algorithms based on the minimization of the bit error rate are examined and generalized for detection schemes with interference cancellation. For situations where a training sequence is not available, a new blind criterion, based on the constant modulus cost function with linear constraints is considered. Based on this novel criterion, blind adaptive algorithms are used for estimating the parameters of linear receivers and the channel. New blind adaptive mechanisms for adjusting the step size of stochastic gradient algorithms, using the constrained minimum variance criterion, are also presented for estimating the parameters of linear receivers and the channel. Based on constrained minimum variance and constrained constant modulus criteria, the blind design of decision feedback structures is considered and blind adaptive algorithms are derived. A new successive interference cancellation scheme using the concept of arbitration is proposed and incorporated within a decision feedback structure for uplink scenarios. Then, the new interference cancellation scheme is combined with an iterative structure that employs multiple stages, resulting in improved receiver estimates and providing uniform performance over the users. Finally, novel reduced-rank receiver structures, based on interpolated FIR filters with time-varying interpolators, are presented and blind and supervised adaptive algorithms are developed for this new scheme.