| dc.contributor | Ceci, Flávio | |
| dc.creator | Silveira, Bruno João | |
| dc.creator | Battistella, Guilherme | |
| dc.date | 2018-12-05T20:52:14Z | |
| dc.date | 2020-11-29T05:46:43Z | |
| dc.date | 2018-12-05T20:52:14Z | |
| dc.date | 2020-11-29T05:46:43Z | |
| dc.date | 2018 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-29T17:34:47Z | |
| dc.date.available | 2023-09-29T17:34:47Z | |
| dc.identifier | https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/10975 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9140170 | |
| dc.description | Com o aumento da busca por produtos e serviços online, naturalmente o aumento
de compras se tornou cada vez maior nos últimos anos. No mesmo ritmo que as compras online
aumentaram, também aumentou-se o número de compras fraudulentas. Um dos tipos de
compras fraudulentas são as compras efetuadas por bots. Cada vez mais os bots procuram
simular um usuário real efetuando uma compra, tornando-se difícil diferenciar quando é um
usuário normal ou um bot. Baseado neste problema o trabalho tem como objetivo diferenciar
compras efetuadas por bots e por humanos. No desenvolvimento da pesquisa foi optado pela
utilização de Machine Learning para fazer identificação de padrões, mais especificamente o
classificador Naive Bayes. Foram utilizadas etapas metodológicas como o levantamento de
requisitos, escolha de ferramentas, fazendo a modelagem com a metodologia ICONIX. Para o
desenvolvimento foram utilizados linguagem de programação Java, a biblioteca Javalin, SQLite
como base de dados, Python, a biblioteca Selenium e o GeckoDriver. | |
| dc.format | 64 f. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | pt_BR | |
| dc.relation | Sistemas de Informação - Florianópolis | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject | Detecção de bots | |
| dc.subject | Compras online | |
| dc.title | Análise de padrões para a identificação de fraudes em compras feitas por bots | |
| dc.type | Artigo Científico | |
| dc.coverage | Florianópolis | |
