Banca de DEFESA: VANESSA GOMES MATOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : VANESSA GOMES MATOS
DATA : 30/11/2020
HORA: 08:30
LOCAL: Webconferência
TÍTULO:

MODELAGEM DO PERFIL CONSUMIDOR PARA A ENGENHARIA DE PERFUMES: PREDIÇÃO ATRAVÉS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

PALAVRAS-CHAVES:

Engenharia de Perfumes. Fragrâncias. Redes Neurais Artificiais. MLFN. GRNN. PNN. PCA. HPPC

PÁGINAS: 180
RESUMO:

A representação de modelos para a predição do perfil consumidor para a indústria de perfumaria é um diferencial para o estreitamento das relações entre consumidores e setores de desenvolvimento da indústria de HPPC- Higiene Pessoal, Perfumaria e Cosméticos. Tendo em vista a importância do tema e escassez de trabalhos publicados na literatura, esse projeto de pesquisa se concentrou no desenvolvimento de um modelo com bases em inteligência artificial para servir como ponto de partida para determinação de novas composições de perfumes para consumidores, tanto de forma individual quanto em grupos de interesse, de acordo com seu perfil psicológico e escolhas anteriores de fragrâncias comerciais. O modelo desenvolvido nesse estudo baseia-se em redes neurais artificiais para correlação das variáveis relacionadas ao perfil de consumo (variáveis de aceitação: amar, gostar, não gostar; variáveis de indicação de uso: uso diurno, noturno, primavera, verão, outono e inverno), escolhas do consumidor (variáveis de consumo: ter o perfume, desejar ter o perfume, já ter comprado o perfume anteriormente), indicadores de performance de fragrâncias (silagem e projeção), dados referentes a equilíbrio liquido-vapor (limiares de odor de fragrâncias) e informações sensoriais sobre substâncias odorantes utilizadas na perfumaria. Foi construído um banco de dados composto pelas variáveis de aceitação, de indicação de uso, de consumo, indicadores de performance e limiares de odor de fragrâncias. O levantamento de dados foi realizado através de uma biblioteca virtual de perfumaria e de uma página especializada em insumos para fragrâncias, utilizando técnicas de raspagem de dados: Web Crawling e Web Scrapping. Nove modelos de predição de perfil foram testados com variações pré-determinadas, totalizando 66 redes neurais artificiais. Dentre os resultados apontados, uma rede neural artificial foi escolhida como mais representativa para esse banco de dados, de modo a se conseguir predizer qualquer uma das 22 variáveis a partir de outras restantes, como por exemplo, a aceitação de uma fragrância a partir de sua longevidade na pele e período do ano que está sendo utilizada. A predição mostrou-se adequada com erro médio absoluto de 0,003%. Por meio das variáveis de saída processadas foram estabelecidas relações gráficas entre cada um dos parâmetros analisados, tais como: indicação de uso da fragrância em relação aos períodos do dia e estações do ano, avaliação da silagem, longevidade e das preferências de cada consumidor em relação as fragrâncias. As relações gráficas obtidas foram validadas através do método de análise de componentes principais (PCA) que determinou as correlações matemáticas presentes em todo o conjunto de dados. Dados subjetivos, tais como: intensidade de acordes olfativo e notas olfativas, os quais mostraram-se inadequados aos tratamentos numéricos do tipo redes neurais e análises estatísticas, foram representados através de infográficos do tipo pictóricos e nuvem de palavras criando um modelo subjetivo que relaciona o impacto e distribuição dos acordes e notas de um perfume em cada fragrância. O conhecimento de novas relações entre os aspectos envolvidos na escolha do consumidor evidenciou a aplicabilidade dos modelos e análises propostas para predição do perfil de consumo, entendimento das demandas do mercado, apresentando potencial para ser utilizado como base para um sistema de personalização de fragrâncias por grupos ou consumidores específicos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1287677 - REGINA FERREIRA VIANNA
Interno - 2195745 - GEORGE SIMONELLI
Interno - 1091039 - SILVANA MATTEDI E SILVA
Externo à Instituição - PAULO ROBERTO BRITTO GUIMARÃES