A risk-aware fuzzy linguistic knowledge-based recommender system for hedge funds

One of the most difficult tasks for hedge funds investors is selecting a proper fund with just the right level level of risk. Often times, the issue is not only quantifying the hedge fund risk, but also the level the investors consider just right. To support this decision, we propose a novel recommender system, which is aware of the risks associated to different hedge funds, considering multiple factors, such as current yields, historic performance, diversification by industry, etc. Our system captures the preferences of the investors (e.g. industries, desired level of risk) applying fuzzy linguistic modeling and provides personalized recommendations for matching hedge funds. To demonstrate how our approach works, we have first profiled more than 4000 top hedge funds based on their composition and performance and second, created different simulated investment profiles and tested our recommendations with them.This paper has been developed with the FEDER financing under Project TIN2016-75850-R

A Novel Movie Recommendation System with Iterated Truncated Singular Value Decomposition (ITSVD)

Recommendation systems are one of the most essential tools for e-commerce intelligence. These systems with different types of data filtering methods are able to offer the best recommendations from a multitude of selectable items. Collaborative Filtering is the most widely used method of filtering data to make recommendations. One of the advanced models for predicting ratings in the Collaborative Filtering is the Singular Value Decomposing (SVD). In this paper, an optimized model of the film recommending system based on the SVD method is developed, which while reducing the dimensions of the matrices and the volume of computations and memory, and with iteration replacement method, has appropriate accuracy compared with other methods. For this research, a set of 100k Movie Lens datasets and Python programming have been used. Evaluation of error rate with root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) value shows a good improvement over similar methods in other references.v

A influência da inteligência artificial no processo de decisão de compra online do consumidor

A Inteligência Artificial está cada vez mais presente na atualidade, sendo que os profissionais de marketing têm recorrido à IA como forma de aplicar estratégias para melhorar o contacto com o consumidor. A presente dissertação tem como objetivo compreender a influência da Inteligência Artificial no processo de decisão de compra online, considerando a perspetiva do consumidor. Em primeiro lugar, foi elaborada uma revisão de literatura sobre os conceitos e ferramentas do marketing. De seguida, foi caracterizada a evolução e comportamento do consumidor, os processos de decisão de compra online e as Gerações X, Y e Z com o intuito de as diferenciar e compreendê-las em contexto de e-commerce. O último ponto da revisão da literatura foi dedicado à Inteligência Artificial, em que foi abordada a sua definição e conceitos relacionados. No contexto desta dissertação foi adotada a metodologia de abordagem qualitativa, recorrendo-se à realização de um focus group. Constatou-se que a implementação de estratégias de marketing com a aplicação de tecnologias de IA pode propiciar uma experiência personalizada, satisfatória e completa no processo de decisão de compra do consumidor. No entanto, o estudo realizado também revelou que existem consumidores que apresentam sentimentos de incómodo e invasão, devido à utilização excessiva de anúncios e propagandas por parte das empresas e marcas. A investigação traz um contributo para o enriquecimento do conhecimento científico de investigadores, profissionais e organizações. Os resultados poderão servir como base para o desenvolvimento e implementação de estratégias de inteligência artificial, tanto em lojas físicas como em ambientes digitais