O documento discute a computação natural e suas aplicações em projetos web, especificamente análise de conteúdo, filtragem colaborativa e behavioral targeting. Aborda conceitos de computação natural inspirada na natureza e apresenta exemplos como sistemas imunológicos, redes neurais artificiais e forrageamento de formigas.
2. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocaçõesa. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 2/32
3. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
Referências sobre Computação Natural 3/32
4. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
1. Era Uma Vez...
2.2.2.2.2.2.2.2. Computação NaturalComputação NaturalComputação NaturalComputação NaturalComputação NaturalComputação NaturalComputação NaturalComputação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocaçõesa. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 4/32
6. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
(c)
(a)
(b)
As formigas são capazes de encontrar oAs formigas são capazes de encontrar oAs formigas são capazes de encontrar oAs formigas são capazes de encontrar o
caminho mais curto entre o ninho e a fontecaminho mais curto entre o ninho e a fontecaminho mais curto entre o ninho e a fontecaminho mais curto entre o ninho e a fonte
(a)
As formigas são capazes de encontrar oAs formigas são capazes de encontrar oAs formigas são capazes de encontrar oAs formigas são capazes de encontrar o
caminho mais curto entre o ninho e a fontecaminho mais curto entre o ninho e a fontecaminho mais curto entre o ninho e a fontecaminho mais curto entre o ninho e a fonte
de alimentos através das trilhas dede alimentos através das trilhas dede alimentos através das trilhas dede alimentos através das trilhas de
feromônio.feromônio.feromônio.feromônio.
Forrageamento 6/32
7. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
O FenômenoO FenômenoO FenômenoO Fenômeno
0 C1
C3 C4
Um modeloUm modeloUm modeloUm modelo
IE: Um Modelo de Organização do Ninho
C2
Um modeloUm modeloUm modeloUm modelo
simplessimplessimplessimples
7/32
8. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
Input patternMotor
Planning
movements and
thinking
Somato-
sensory
Spatial
coordination
Vision
LCI
WF
AuditoryBehavior
Emotions,
motivation
ProcessamentoProcessamentoProcessamentoProcessamento
massivamentemassivamentemassivamentemassivamente
paralelo eparalelo eparalelo eparalelo e
distribuído!distribuído!distribuído!distribuído!
f1
W1
b1
∑∑∑∑
u1
x
1
First layer
f2
W2
b2
∑∑∑∑
u2
y1
1
Second layer
f3
W3
b3
∑∑∑∑
u3
y2
1
Third layer
y3
RNAs: Um Modelo Simplificado do Córtex
b11
y1
= f1
(W1
x + b1
)
b21
y2
= f2
(W2
y1
+ b2
)
b31
y3
= f3
(W3
y2
+ b3
)
Capacidade de Aproximação Universal!Capacidade de Aproximação Universal!Capacidade de Aproximação Universal!Capacidade de Aproximação Universal!
Equivalente a alguns modelos estatísticos.Equivalente a alguns modelos estatísticos.Equivalente a alguns modelos estatísticos.Equivalente a alguns modelos estatísticos.
8/32
9. LeandroLeandro NunesNunes de Castrode 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 ImunológicaRede Imunológica
Seleção ClonalSeleção Clonal
Sistemas Imunológicos 9/32
10. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
ProblemasProblemas dede elevadaelevada complexidadecomplexidade
Quando Usar 10/32
11. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocaçõesa. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 11/32
12. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
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?
?
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 sugerir3....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 CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
ComeçandoComeçandoComeçandoComeçando a responder: são necessários, aoa responder: são necessários, aoa responder: são necessários, aoa responder: são necessários, ao
menos, dois conjuntos de informações:menos, dois conjuntos de informações:menos, dois conjuntos de informações:menos, dois conjuntos de informações:
1. Conhecer profundamente, dinamicamente, e1. Conhecer profundamente, dinamicamente, e1. Conhecer profundamente, dinamicamente, e1. Conhecer profundamente, dinamicamente, e
polarizadamente seu catálogo depolarizadamente seu catálogo depolarizadamente seu catálogo depolarizadamente seu catálogo depolarizadamente seu catálogo depolarizadamente seu catálogo depolarizadamente seu catálogo depolarizadamente seu catálogo de
produtos/conteúdo/redeprodutos/conteúdo/redeprodutos/conteúdo/redeprodutos/conteúdo/rede
2. Conhecer suficientemente e2. Conhecer suficientemente e2. Conhecer suficientemente e2. Conhecer suficientemente e
personalizadamente seu públicopersonalizadamente seu públicopersonalizadamente seu públicopersonalizadamente seu público----alvoalvoalvoalvo
… E …… E …… E …… E …… E …… E …… E …… E …
Saber usar essas informações em benefício do seuSaber usar essas informações em benefício do seuSaber usar essas informações em benefício do seuSaber usar essas informações em benefício do seu
negócio!!negócio!!negócio!!negócio!!
Provocações 13/32
14. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
O item clicadoO item clicadoO item clicadoO item clicado
Boas Práticas
As recomendações feitasAs recomendações feitasAs recomendações feitasAs recomendações feitas
Variadas, dentro da categoria,Variadas, dentro da categoria,Variadas, dentro da categoria,Variadas, dentro da categoria,
super heróis, etc.super heróis, etc.super heróis, etc.super heróis, etc.
14/32
15. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
RecomendaçõesRecomendaçõesRecomendaçõesRecomendações
onononon----line:line:line:line:
Dinâmicas eDinâmicas eDinâmicas eDinâmicas eDinâmicas eDinâmicas eDinâmicas eDinâmicas e
dedicadas!dedicadas!dedicadas!dedicadas!
Boas Práticas 15/32
17. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocaçõesa. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 17/32
18. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
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 valormatar 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!
Aplicações em Portais de Conteúdo
Ajustável!
Escolha de
Atributos
18/32
19. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
Aplicações em Portais de Conteúdo
Artigo sendo visualizadoArtigo sendo visualizadoArtigo sendo visualizadoArtigo sendo visualizado
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19/32
20. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocaçõesa. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios4. Diferenciais e Benefícios
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Nossa Jornada 20/32
21. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
Minhas
avaliações
++
Avaliações
Sociais
Qual seria minha
Aplicação em Filtragem Colaborativa
?
Qual seria minha
avaliação desse
produto?
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22. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
I1 I2 I3 ... Im
U1 5 3 4 ... 5
U2 2 1 5 ... 4
Matriz de avaliações
U3 3 3 3 ... 3
U4 2 1 2 ... 1
... ... ... ... ...
UN 5 4 4 ... 4
Passo 1: Identificar usuários similares
Passo 2: Estimar a avaliação do usuário
RNAs, SIAs,
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 CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocaçõesa. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios4. Diferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 23/32
24. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
Passo 1: Identificar grupos de comportamento
que levam a compra
Passo 2: Identificar a que grupo dePasso 2: Identificar a que grupo de
comportamento o usuário que navega no
momento pertence
Passo 3: Personalizar as recomendações diante
do comportamento atual
RNAs, SIAs,
IE, etc.
Behavioral Targeting em eCommerce
Passo 4: Retornar ao passo 2 com informações
do comportamento atual
24/32
25. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
Usuário clicaUsuário clica
em produtos do
tipo “castiçal de
elefante”.
Behavioral Targeting em eCommerce 25/32
26. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
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 CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocaçõesa. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4.4.4.4.4.4.4.4. Diferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e Benefícios4.4.4.4.4.4.4.4. Diferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e BenefíciosDiferenciais e Benefícios
5. A Nova Web!
Nossa Jornada 27/32
28. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
emrecomendação
inteligência
emrecomendaçãoBenefícios e Diferenciais
inteligência
emrecomendação 28/32
29. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
100
150
200
250
300
350
400
364 344
286 284
353
23
26
7
39
26
Compras Recomendadas
Compras sem Recomendação
Média de 8% de
aumento de vendas
0
50
100
Média de mais de 50.000
recomendações por mês
Consolidação da marca
Inovação
40000
50000
60000
70000
80000
75475
Tangíveis e Intangíveis
Melhor experiência (usabilidade)
Personalização
Fidelização 0
10000
20000
30000
40000
Maio Junho Julho Agosto Setembro
51132 49334 44144
57085
75475
29/32
30. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
1. Era Uma Vez...
2. Computação Natural: Conceitos e Aplicações
3. Computação Natural em Projetos Web
a. Motivação e Provocaçõesa. Motivação e Provocações
b. Análise de Conteúdo
c. Filtragem Colaborativa
d. Behavioral Targeting
4. Diferenciais e Benefícios4. Diferenciais e Benefícios
5.5.5.5.5.5.5.5. A Nova Web!A Nova Web!A Nova Web!A Nova Web!A Nova Web!A Nova Web!A Nova Web!A Nova Web!
Nossa Jornada 30/32
31. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
19801980--20002000
Web 1.0Web 1.0 20002000--20082008
Web 2.0Web 2.0
20092009--2020
"The best way to predict the future is to invent it." -
Alan Key
InfraInfraInfraInfra----Estrutura:Estrutura:Estrutura:Estrutura:
- ComunicaçãoComunicaçãoComunicaçãoComunicação
- Data sharingData sharingData sharingData sharing
- Infos estáticasInfos estáticasInfos estáticasInfos estáticas
Web 2.0Web 2.0
- SaaSSaaSSaaSSaaS
- ArquiteturaArquiteturaArquiteturaArquitetura
participativaparticipativaparticipativaparticipativa
- EscalabilidadeEscalabilidadeEscalabilidadeEscalabilidade
- Fontes convergentesFontes convergentesFontes convergentesFontes convergentes
20092009--2020
Web 3.0Web 3.0
- PersonalizaçãoPersonalizaçãoPersonalizaçãoPersonalização
- KDDKDDKDDKDD
- IHC autônomaIHC autônomaIHC autônomaIHC autônoma
A Web: Passado, Presente e Futuro
- Fontes convergentesFontes convergentesFontes convergentesFontes convergentes
e mutáveise mutáveise mutáveise mutáveis
- SW multiSW multiSW multiSW multi----dispositivodispositivodispositivodispositivo
- ColaboratividadeColaboratividadeColaboratividadeColaboratividade
- IHC autônomaIHC autônomaIHC autônomaIHC autônoma
- “Inteligência”“Inteligência”“Inteligência”“Inteligência”
31/32
32. Leandro de CastroLeandro de Castro –– InterConInterCon 20102010
MuitoMuitoMuitoMuitoMuitoMuitoMuitoMuito Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!
“Muitas vezes as pessoas só sabem o que querem
depois que você mostra a elas.” Steve Jobs.
MuitoMuitoMuitoMuitoMuitoMuitoMuitoMuito Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!Obrigado!!
Leandro Nunes de CastroLeandro Nunes de CastroLeandro Nunes de CastroLeandro Nunes de Castro
lnunes@natcomp.com.brlnunes@natcomp.com.brlnunes@natcomp.com.brlnunes@natcomp.com.br
“The future is here. It's just not widely distributed yet.” William Gibson
“Estamos saindo da era da Informação e entrando na era da
Recomendação.” Cris Anderson (A Cauda Longa)
32/32