Título: Identificação do Perfil de Clientes Utilizando Redes Neurais Convolucionais
Autores: Victor Ribeiro de Azevedo, Nadia Nedjah, Luiza de Macedo Mourelle
Resumo: Neste trabalho são utilizadas as técnicas de redes neurais convolucionais e aprendizagem profunda a fim de prever o interesse de usuários de redes sociais em determinadas categorias de produtos. O objetivo consiste em realizar a classificação de imagens de interesses de um certo tipo de usuário de redes sociais. A classificação de imagens permite segmentar usuários de redes sociais como potenciais consumidores de determinados tipos de produtos. Para isto foi realizada a comparação do desempenho dos seguintes algoritmos de taxa de aprendizagem adaptativa de redes neurais artificiais: descida do gradiente estocástico, descida de encosta adaptativa, estimativa de momento adaptativo e suas variações baseado na norma infinita e na raiz quadrada média dos gradientes. A comparação dos algoritmos de treinamento mostra que o algoritmo de estimativa de momento adaptativo é o mais adequado para prever o interesse e o perfil do usuário. A classificação de imagens em 17 subcategorias alcançou uma precisão de classificação de aproximadamente 99%.
Palavras-chave: Redes Neurais Convolucionais, Aprendizagem profunda, Classificação imagens de redes sociais, Identificação do perfil de clientes
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2019-45
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