O documento discute a aplicação de técnicas de computação natural em projetos web, apresentando conceitos como análise de conteúdo, filtragem colaborativa e behavioral targeting. O objetivo é fornecer recomendações personalizadas aos usuários de forma a melhorar a experiência do usuário e aumentar as vendas.

1. Computação Natural
Aplicada em Projetos Web
Leandro Nunes de Castro
NATCOMP – From Nature to Business

2. Leandro de Castro – InterCon 2010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 2/32

3. Leandro de Castro – InterCon 2010
Referências sobre Computação Natural 3/32

4. Leandro de Castro – InterCon 2010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural Conceitos e Aplicações
Natural:
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 4/32

5. Leandro de Castro – InterCon 2010
Observações Modelos
empíricas matemáticos
Computação Síntese
Inspirada na Computacional
Natureza de Fenômenos
Naturais
Computação
Com Novas
Matérias Primas Engenharia, Física,
Engenharia, Física,
Naturais Computação, Biologia,
Computação, Biologia,
Química, Matemática,
Química, Matemática,
Computação Natural etc.
Computação Natural 5/32

6. Leandro de Castro – InterCon 2010
(b)
(c)
(a)
As formigas são capazes de encontrar o
caminho mais curto entre o ninho e a fonte
de alimentos através das trilhas de
feromônio.
Forrageamento 6/32

7. Leandro de Castro – InterCon 2010
O Fenômeno
0 C1
C3 C4
Um modelo
simples C2
IE: Um Modelo de Organização do Ninho 7/32

8. Leandro de Castro – InterCon 2010
Somato-
Motor sensory Input pattern
Planning Spatial
movements and coordination
thinking
WF
LCI
Behavior Auditory
Emotions, Vision
motivation
Processamento
massivamente
paralelo e First layer Second layer Third layer
y1 y2 y3
distribuído! x
W 1
u 1
W2
u2
W 3
u3
1 2
∑ f ∑ f ∑ f3
1 1 1
b1 b2 b3
y 1 = f 1 (W1x + b1) y 2 = f2 (W2y1 + b2) y 3 = f3 (W3y2 + b3)
Capacidade de Aproximação Universal!
Equivalente a alguns modelos estatísticos.
RNAs: Um Modelo Simplificado do Córtex 8/32

9. Leandro Nunes de Castro
O Sistema Imunológico é um sistema dinâmico e
distribuído composto por órgãos, células e moléculas
atuando de forma coordenada para manter a
homeostase do organismo.
Rede Imunológica
Seleção Clonal
Sistemas Imunológicos 9/32

10. Leandro de Castro – InterCon 2010
Problemas de elevada complexidade
Quando Usar 10/32

11. Leandro de Castro – InterCon 2010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 11/32

12. Leandro de Castro – InterCon 2010
Se você fosse o responsável por ...
1....um ecommerce, como você faria para
oferecer a cada cliente da loja virtual o que
ele/ela busca?
2....um portal de conteúdo, como você faria
?
para oferecer a cada visitante conteúdos de seu
interesse?
3....uma rede social, como você faria para sugerir
comunidades, membros, programas, roupas,
receitas, etc., para cada membro de sua rede?
Provocações 12/32

13. Leandro de Castro – InterCon 2010
Começando a responder: são necessários, ao
menos, dois conjuntos de informações:
1. Conhecer profundamente, dinamicamente, e
polarizadamente seu catálogo de
produtos/conteúdo/rede
2. Conhecer suficientemente e
personalizadamente seu público-alvo
público-
…E…
Saber usar essas informações em benefício do seu
negócio!!
Provocações 13/32

14. Leandro de Castro – InterCon 2010
O item clicado
As recomendações feitas
Variadas, dentro da categoria,
super heróis, etc.
Boas Práticas 14/32

15. Leandro de Castro – InterCon 2010
Recomendações
on-
on-line:
Dinâmicas e
dedicadas!
Boas Práticas 15/32

16. Leandro de Castro – InterCon 2010
Está Faltando Algo 16/32

17. Leandro de Castro – InterCon 2010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 17/32

18. Leandro de Castro – InterCon 2010
Título: Como Treinar seu Dragão
Categoria: Animação, Aventura, Comédia, Fantasia
Sinopse: Como treinar o seu dragão se passa em um mundo
cheio de Vikings musculosos e dragões selvagens. Um
adolescente esquelético e desajeitado, filho de Viking, decide
matar um dragão para se tornar um herói, provando seu valor
à tribo e ao pai. Mas quando ele se torna amigo do dragão,
seu mundo vira de cabeça para baixo.
Relevância
Ajustável!
Escolha de
Atributos
Aplicações em Portais de Conteúdo 18/32

19. Leandro de Castro – InterCon 2010
Artigo sendo visualizado
Sugestões de artigos relacionados
Aplicações em Portais de Conteúdo 19/32

20. Leandro de Castro – InterCon 2010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 20/32

21. Leandro de Castro – InterCon 2010
Minhas
avaliações
+
Avaliações
Sociais
Qual seria minha
avaliação desse
? produto?
Aplicação em Filtragem Colaborativa 21/32

22. Leandro de Castro – InterCon 2010
Matriz de avaliações
I1 I2 I3 ... Im
U1 5 3 4 ... 5
U2 2 1 5 ... 4
U3 3 3 3 ... 3
U4 2 1 2 ... 1
... ... ... ... ... RNAs, SIAs,
UN 5 4 4 ... 4 IE, etc.
Passo 1: Identificar usuários similares
Passo 2: Estimar a avaliação do usuário i
Passo 3: Apresentar os itens de melhor
pontuação
Aplicação em Filtragem Colaborativa 22/32

23. Leandro de Castro – InterCon 2010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 23/32

24. Leandro de Castro – InterCon 2010
Passo 1: Identificar grupos de comportamento
que levam a compra
Passo 2: Identificar a que grupo de
comportamento o usuário que navega no
momento pertence RNAs, SIAs,
IE, etc.
Passo 3: Personalizar as recomendações diante
do comportamento atual
Passo 4: Retornar ao passo 2 com informações
do comportamento atual
Behavioral Targeting em eCommerce 24/32

25. Leandro de Castro – InterCon 2010
Usuário clica
em produtos do
tipo “castiçal de
elefante”.
Behavioral Targeting em eCommerce 25/32

26. Leandro de Castro – InterCon 2010
Dentro dessa categoria o usuário clica naqueles produtos de maior
valor. A ferramenta “percebe” o comportamento e
recomenda produtos de maior valor.
Behavioral Targeting em eCommerce 26/32

27. Leandro de Castro – InterCon 2010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 27/32

28. Leandro de Castro – InterCon 2010
em recomendação
inteligência
Benefícios e Diferenciais 28/32

29. Leandro de Castro – InterCon 2010
400
23 26
350
26 Média de 8% de
300 7
39 aumento de vendas
250
Compras Recomendadas
200 364 344 353
150 286 284 Compras sem Recomendação
100
50 Média de mais de 50.000
0 recomendações por mês
80000
70000
Consolidação da marca 60000
Inovação 50000
40000 75475
Melhor experiência (usabilidade) 30000 51132 49334
57085
44144
20000
Personalização 10000
Fidelização 0
Maio Junho Julho Agosto Setembro
Tangíveis e Intangíveis 29/32

30. Leandro de Castro – InterCon 2010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 30/32

31. Leandro de Castro – InterCon 2010
"The best way to predict the future is to invent it." -
Alan Key
1980-
1980-2000
Web 1.0 2000-
2000-2008
Web 2.0
2009-
2009-20
Infra-Estrutura:
Infra- Web 3.0
- SaaS
- Comunicação
- Data sharing - Arquitetura
- Infos estáticas participativa - Personalização
- Escalabilidade - KDD
- Fontes convergentes - IHC autônoma
e mutáveis - “Inteligência”
- SW multi-dispositivo
multi-
- Colaboratividade
A Web: Passado, Presente e Futuro 31/32

32. Leandro de Castro – InterCon 2010
“Muitas vezes as pessoas só sabem o que querem
depois que você mostra a elas.” Steve Jobs.
Muito Obrigado!!
Leandro Nunes de Castro
lnunes@natcomp.com.br
“Estamos saindo da era da Informação e entrando na era da
Recomendação.” Cris Anderson (A Cauda Longa)
“The future is here. It's just not widely distributed yet.” William Gibson
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