Submitted by Roberto Fonseca (rcf2@icomp.ufam.edu.br) on 2018-11-18T00:36:14Z No. of bitstreams: 2 rcidadef-final-dissertacao-mestrado.pdf: 998750 bytes, checksum: 1738deb5326e881be7192f444ccedb86 (MD5) 315 ATA de Defesa - Roberto Cidade (Assinada).pdf: 531920 bytes, checksum: 51157459356b7ee8be9be278b4579378 (MD5) / Approved for entry into archive by Secretaria PPGI (secretariappgi@icomp.ufam.edu.br) on 2018-11-19T17:31:42Z (GMT) No. of bitstreams: 2 rcidadef-final-dissertacao-mestrado.pdf: 998750 bytes, checksum: 1738deb5326e881be7192f444ccedb86 (MD5) 315 ATA de Defesa - Roberto Cidade (Assinada).pdf: 531920 bytes, checksum: 51157459356b7ee8be9be278b4579378 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-11-19T19:46:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 rcidadef-final-dissertacao-mestrado.pdf: 998750 bytes, checksum: 1738deb5326e881be7192f444ccedb86 (MD5) 315 ATA de Defesa - Roberto Cidade (Assinada).pdf: 531920 bytes, checksum: 51157459356b7ee8be9be278b4579378 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-19T19:46:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 rcidadef-final-dissertacao-mestrado.pdf: 998750 bytes, checksum: 1738deb5326e881be7192f444ccedb86 (MD5) 315 ATA de Defesa - Roberto Cidade (Assinada).pdf: 531920 bytes, checksum: 51157459356b7ee8be9be278b4579378 (MD5) Previous issue date: 2018-08-28 / Machine learning (ML) based ranking functions generating methods have been broadly used on web search systems, such as the utilized by Google and Bing. Nonetheless, such methods have not been employed or studied in other contexts. It is the case, to cite an example, of electronic commerce (e-commerce), on which the user interaction with virtual stores produces data as: when an user landed on a page for the first time, queries submitted, products clicked and what she bought. In this work, we propose to leverage ML to learn ranking functions for the e-commerce context. We studied alternatives to estimate the relevance of a result for a given query and deployed experiments using data mined from e-commerce shops. We ran experiments in setups we denominated offline, where a dataset was created the traditional way by separating it in three subsets of training, validation and test, as well as in setups we denominated online, where distinct versions of the system were deployed to shops facing users in a real purchase situation. We present in the study our conclusions regarding the performed experiments. / Métodos que geram funções de ordenação de resultados baseadas em aprendizagem de máquina têm sido amplamente utilizados em sistemas de busca para a web, como as utilizadas em motores de busca como o Google e Bing. No entanto, esses recursos não têm sido muito empregados ou estudados em outros contextos. É o caso, por exemplo, do comércio eletrônico, no qual, a interação de usuários com lojas virtuais produz dados como: quando um usuário acessou a página de uma loja pela primeira vez, que consultas realizou, quais produtos clicou, e o que comprou. Neste trabalho, propomos a utilização de métodos de aprendizagem de máquina para aprender funções de ordenação de resultados no contexto de comércio eletrônico. Estudamos formas alternativas de estimar a relevância de um resultado para uma dada consulta e realizamos experimentos utilizando dados extraídos de lojas de comércio eletrônico. Realizamos experimentos tanto com ambientes que denominamos offline, onde uma base de dados é montada com a abordagem tradicional de separa-la em treino, validação e teste, quanto em ambientes que denominamos online, onde pusemos versões distintas dos sistemas para funcionar em lojas com usuários em situações reais de compra. Apresentamos no estudo nossas conclusões a respeito dos experimentos realizados. / Formulário longo, com várias fases e páginas.