Publicação: Criação de um sistema de recomendação de fornecedores para restaurantes utilizando mineração de texto
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Durante a pandemia da COVID-19, os restaurantes mudaram o seu estilo de funcionamento, e, aproveitando que os aplicativos de delivery tiveram uma expansão rápida entre
os usuários durante esse período (DATA.AI, 2021), surgiram diversos novos restaurantes
com o intuito de trabalharem apenas via delivery. Apesar de estar em um aplicativo de
delivery facilitar para os restaurantes que os consumidores tenham acesso aos seus pratos, os problemas comuns de gerência de estabelecimentos desse ramo ainda continuam
existindo, como é o caso do problema de gastos e controle de estoque de insumos para os
estabelecimentos.
Aproveitando que possui a liderança no meio de aplicativos de delivery no Brasil, o iFood
criou uma nova plataforma, chamada de iFood Shop, com o objetivo de conectar fornecedores de insumos, como pequenos mercados e grandes atacadões, com os restaurantes
cadastrados em sua base. Desta forma, um restaurante conseguiria vender seus pratos para
os consumidores, via aplicativo de delivery do iFood, e comprar os ingredientes necessários
para o seu estoque, via sistema do iFood Shop.
Considerando este cenário, este projeto surgiu com o intuito de ajudar o restaurante nesta
tarefa de compra de insumos. É realizado um tratamento sobre os pratos que os estabelecimentos possuem cadastrados no aplicativo de delivery e, a partir dos resultados destes
tratamentos, são identificados os ingredientes que os restaurantes utilizam em seus pratos
para então realizar a recomendação dos melhores fornecedores possíveis a ele, baseando-se
em um cálculo do quanto o fornecedor consegue ofertar do total de ingredientes daquele
restaurante.
Em média, 87% dos ingredientes dos restaurantes foram ofertados pelo melhor fornecedor
encontrado para eles, o que garante um número satisfatório para que os estabelecimentos
consigam comprar a maior parte dos insumos necessários para o seu funcionamento de
um único fornecedor, facilitando na complexa atividade de compra de insumos, um dos
principais motivos que levam restaurantes à falência.
Abstract
Palavras-chave
Pré processamento de dados, Mineração de texto, Sistemas de recomendação
Citação
VIANA, Hesloan dos Santos. Criação de um sistema de recomendação de fornecedores para restaurantes utilizando mineração de texto. 2023. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
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