Framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário baseado em informações geográficas e conjuntos Big Data

• Processo: 15/08191-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2016
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2016
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Paulo Scarpelini Neto
• Beneficiário: Paulo Scarpelini Neto
• Empresa: Enterup Tecnologia em Sistemas Ltda - ME
• Município: São José do Rio Preto
• Pesquisadores principais: Carlos Henrique El Hetti Laurenti
• Pesquisadores associados: Carlos Roberto Valêncio
• Auxílio(s) vinculado(s): 16/14823-7 - Sistema de recomendação como um serviço para o setor imobiliário baseado em informações geográficas, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 16/00240-0 - Framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário baseado em informações geográficas e conjuntos Big Data, BP.TT; 16/00209-5 - Framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário baseado em informações geográficas e conjuntos big data, BP.PIPE; 16/00202-0 - Framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário baseado em informações geográficas e conjuntos big data, BP.PIPE
• Assunto(s): Sistemas de recomendação Big data Mercado imobiliário Sistema de posicionamento global (GPS)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: big data | Informações Geográficas | sistemas de recomendação | Sistema de Recomendação

Resumo

O mercado imobiliário é tido como um dos pilares das economias modernas, no Brasil as últimas décadas proporcionaram um crescimento significativo a esse setor, impulsionado principalmente pela valorização de imóveis tanto em grandes centros como em regiões menos populosas, além disso, os lançamentos imobiliários e a procura por imóveis novos também se mantiveram em crescimento principalmente no setor com valores e características que se enquadram no programa Minha Casa Minha Vida do Governo Federal. Frente a essa realidade a oferta de imóveis tem crescido consideravelmente e os compradores têm deparado com um volume considerável de opções, principalmente na Internet onde os sites imobiliários e os classificados agregam em uma única plataforma grandes volumes de imóveis. Nesse contexto, a busca por um imóvel que atenda às necessidades do comprador tem se tornado uma tarefa lenta, o que dificulta as negociações e diminui o faturamento desse mercado. Os Sistemas de Recomendação consistem em aplicações que auxiliam no processo de busca de produtos e serviços por meio da sugestão de itens que possuem uma combinação adequada com as expectativas dos usuários, consequentemente esse tipo de sistema caracteriza uma alternativa na diminuição do tempo de busca presente no mercado imobiliário. Dessa forma, a criação de um Sistema de Recomendação voltado ao setor imobiliário consiste em uma oportunidade interessante, contudo as técnicas existentes para sugestão de produtos não atendem de maneira satisfatória as especificidades desse mercado - isso porque a precificação, a oferta e a procura de imóveis são características afetadas diretamente pela localização geográfica dos empreendimentos. Além disso, pesquisas recentes mostraram que o grande volume de dados gerados por esse tipo de sistema atrelado aos altos índices de acessos aos sites do mercado imobiliários gera conjuntos de dados massivos, também conhecidos pelo termo Big Data, o que exige a criação de algoritmos e técnicas computacionais para armazenamento e processamento distribuído e escalável. O presente projeto consiste na análise da viabilidade técnica da criação de um framework híbrido de recomendação para o setor imobiliário, que incluirá desafios tecnológicos e científicos: 1) elaborar uma estratégia inovadora de recomendação que leve em consideração a localização geográfica do imóvel e atenda às especificidades do mercado imobiliário; 2) construir um framework que combine estratégias existentes com a estratégia espacial a ser desenvolvida; 3) construir uma aplicação distribuída e escalável para o tratamento do grande volume de dados. O projeto inclui a criação de um protótipo que permitirá a validação da estratégia por meio de medidas de precisão de recomendações e tempo de execução. O framework se diferenciará das abordagens propostas na literatura uma vez que adota uma estratégia inovadora para a sugestão de itens com base em dados geográficos. Espera-se que o sistema reduza consideravelmente o tempo de busca e, além disso, apresente altos índices de precisão na sugestão de imóveis. Dessa forma, o sistema atuará na potencialização das vendas e consequente aumento de faturamento. Uma vez validado, o sistema caracterizará uma ferramenta comercialmente inovadora podendo ser integrada a dois produtos que estão em desenvolvimento pela EnterUp Tecnologia, colocando a empresa e os produtos em uma posição de destaque frente às soluções existentes no mercado. (AU)