Titulo Estágio
2018_N145 – Implementação de um sistema de recomendação aplicado a um sistema de gestão de campanhas
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
Integração na equipa de desenvolvimento e customização da solução Active Campaign Manager (ACM).
A solução Active Campaign Manager (ACM) é uma plataforma que responde às necessidades dos operadores de telecomunicações para o desenho, criação, gestão, execução e monitoria de campanhas e promoções de serviços e produtos de telecomunicações, de forma dinâmica e contextualizada, reconhecendo o padrão de comportamento dos clientes e sugerindo as campanhas que melhor se adequam.
De modo a aumentar a acertividade das campanhas, pretende-se adicionar ao ACM um módulo de recomendações, identificando as que devem ser aplicadas e a que clientes.
Objetivo
Este projeto enquadra-se na área de sistemas de recomendações, sobre o ACM, dotando-o de um módulo que determine a afinidade dos clientes finais com o parque de campanhas existente no ACM.
O estágio consistirá na criação de um sistema de recomendações para o motor ACM.
Com base na informação de clientes versus campanhas em que entrou, o output esperado é a recomendação de uma campanha para um determinado cliente.
Neste momento existe a informação raw de auditoria do ACM. Essa informação terá que ser trabalhada no âmbito do estágio, sendo possível criar uma estrutura com o seguinte formato:
Campanha 1 Campanha 2 Campanha 3 Campanha 4 Campanha 5 Campanha 6 Campanha 7 Campanha 8 (…)
Cliente A A A I
Cliente B A I
Cliente C I
(…)
I – cliente foi incentivado, mas não aderiu à campanha
A – cliente foi incentivado e aderiu à campanha.
NULL – cliente não foi incentivado
Existirá anonimização dos dados de clientes por parte da MEO. Não será necessário que o módulo de recomendações suporte questões de privacidade.
A informação em bruto deverá ser tratada, sendo uma das tarefas do estágio.
Os pontos que poderão ser mais críticos são:
• Existência de cerca de 1 ano da dados ( o que poderá diminuir a precisão dos algoritmos).
• Integração no eco-sistema ACM de forma não-disruptiva.
(Neste momento não conseguimos ter mais informação do que a referida. No limite teremos as datas associadas ao I e A. Eventualmente, poderá ser enriquecida a informação com características associadas aos clientes no momento do incentivo/aceitação (ultima recarga efetuada, saldo, …).)
Aspetos inovadores
Do ponto de vista da empresa, o fator inovador é a criação de um módulo de recomendações para o ACM.
Ferramentas a utilizar
Linguagens: python
Conhecimentos Linux, Bases de dados , ML.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Atividades para o 1º semestre:
1. Integração na equipa do ACM associada à área de business inteligence, recorrendo à programação python e sistemas de recomendação.
T1 - Estudo:
* e levantamento dos algoritmos usados em sistemas de recomendações;
* da área de negócio de campanhas contextualizadas em real time;
T2 – Escrita do relatório intermédio do Projeto de Dissertação
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Atividades para o 2º semestre:
2. Reformulação / integração dos comentários da defesa intermédia nos trabalhos do 2º semestre
a. Com base no feedback obtido da defesa intermédia, deverá ser analisado/revisto o plano macro, de forma a incorporar as sugestões.
3. Criação da estrutura base para o sistema de recomendações.
a. Pré-processamento dos dados de auditoria do ACM. Existirá cerca de 1 ano de dados, com informação de entrada em campanhas, incentivos, adesão, etc.
b. O volume de dados anda na ordem dos gigas de informação.
4. Criação do módulo de recomendações, nomeadamente:
a. Implementação de diferentes famílias de sistemas de recomendação sobre os dados do ACM
b. Avaliação dos resultados obtidos.
i. Avaliação da precisão das recomendações sugeridas pelos diferentes algoritmos.
ii. Tempo de processamento para obtenção das sugestões
1) Quanto tempo demora a retornar o output associado a um cliente.
c. Avaliação de integração do módulo no motor ACM
i. em termos infraestrutura necessária
ii. em termos de integração lógica
d. Criação do módulo para recomendações de campanhas.
5. Elaboração de relatório Final
É expetável que a criação da estrutura não seja uma tarefa demorada, sendo uma tarefa para 1 ~ 2 semanas.
Para o sistema de recomendações, deverão ser analisados os algoritmos mais importantes do levantamento efetuado durante o 1º semestre.
Para o módulo de recomendações, o objetivo é perceber a precisão da resposta do módulo e viabilidade de integração no ACM.
Desta forma, fatores a ter em conta na avaliação dos diferentes algoritmos estudados serão:
• Precisão do output para um determinado cliente.
• Integração lógica no ecossistema ACM.
• Tempo de resposta / processamento do módulo
Caso a evolução dos trabalhos durante o 2º semestre seja bastante célere, poderão ser efetuados testes de carga sobre o módulo, de forma a validar a infraestrutura necessária, para processar determinado número de pedidos.
Sendo o ACM um produto para gestão de campanhas, a adição deste módulo não deverá encarecer substancialmente o produto, devendo ser um fator em ter em conta o custo da solução proposta.
Condições
CO- Orientador:
Maria Manuel Castro
Email: MARIA-M-CASTRO@ALTICELABS.COM
Integrado na Bolsa de Investigação da Inova-Ria - Programa GENIUS - Integração numa equipa de I&D
Os alunos interessados deverão enviar para genius@inova-ria.pt :
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias ; simples documento eletrónico, que poderá obter no portal académico
• média prevista de 13,5 - 14 valores (média linear entre licenciatura e mestrado);
• Indicação de áreas de interesse.
Competências Chave requeridas:
◦ Python
◦ Bases de dados
◦ Sistemas de recomendações
Orientador
Pedro Miguel Naia Neves
pedro-m-neves@alticelabs.com 📩