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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/40968| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0002-5336-0638 |
| Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Título: | Criação de um sistema de recomendação de fornecedores para restaurantes utilizando mineração de texto |
| Autor: | Viana, Hesloan dos Santos |
| Primer orientador: | Paiva, Elaine Ribeiro de Faria |
| Primer miembro de la banca: | Sendin, Ivan da Silva |
| Segundo miembro de la banca: | Pereira, João Henrique de Souza |
| Resumen: | 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. |
| Palabras clave: | Pré processamento de dados Mineração de texto Sistemas de recomendação |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Cita: | 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/40968 |
| Fecha de defensa: | 21-nov-2023 |
| Aparece en las colecciones: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
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