Quadro com 50 ideias para TCC em Sistemas de Recomendação em E-commerce

Os sistemas de recomendação são ferramentas fundamentais para o sucesso de plataformas de e-commerce. Eles permitem personalizar a experiência do usuário, aumentar conversões e melhorar o relacionamento com clientes. Ao escolher um tema de TCC nessa área, você pode explorar algoritmos, análise de dados, inteligência artificial, experiência do usuário e impacto comercial.

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Nº	Ideia de TCC
1	Aplicação de Machine Learning para recomendações personalizadas em e-commerces brasileiros
2	Sistema de recomendação híbrido para produtos em marketplaces multimarcas
3	Análise comparativa entre algoritmos colaborativos e baseados em conteúdo para e-commerce
4	Uso de Deep Learning para recomendações em tempo real em plataformas online
5	Integração de sistemas de recomendação com chatbots para suporte ao cliente
6	Filtragem colaborativa com dados esparsos em lojas virtuais
7	Personalização de vitrines virtuais com algoritmos de recomendação
8	Recomendações baseadas em comportamento de navegação versus histórico de compras
9	Sistemas de recomendação para e-commerce de moda com análise de imagens
10	Modelos de recomendação baseados em redes neurais recorrentes
11	Aplicação de análise de sentimentos para recomendações mais precisas
12	Recomendação em e-commerce utilizando dados de redes sociais
13	Sistemas de recomendação geolocalizados para promoções em tempo real
14	Uso de algoritmos híbridos (colaborativo + conteúdo) em marketplaces regionais
15	Avaliação da eficácia de recomendações personalizadas em aumento de vendas
16	Recomendações baseadas em cestas de compras (Market Basket Analysis)
17	Implementação de sistema de recomendação escalável para grandes bases de dados
18	Recomendações contextuais em e-commerce mobile
19	Aprimoramento de recomendação com reforço de feedback implícito do usuário
20	Estudo do impacto da privacidade na personalização de recomendações
21	Filtragem de recomendações para reduzir efeitos de bolha de filtro
22	Recomendações explicáveis (Explainable AI) em lojas virtuais
23	Comparativo entre recomendadores baseados em clustering e redes neurais
24	Integração de recomendações com sistemas de gamificação para engajamento
25	Recomendações multiobjetivo (preço, qualidade, popularidade)
26	Sistema de recomendação para e-commerce sustentável (produtos ecológicos)
27	Uso de grafos para recomendações complexas em marketplaces
28	Estudo de impacto de recomendações visuais versus textuais
29	Recomendações em tempo real usando Big Data e Apache Spark
30	Modelos preditivos de churn combinados com recomendações personalizadas
31	Avaliação de métricas de desempenho em sistemas de recomendação para e-commerce
32	Uso de aprendizado por reforço em recomendações dinâmicas
33	Sistemas de recomendação com foco em cross-selling e up-selling
34	Análise de diversidade e novidade em recomendações personalizadas
35	Recomendações para e-commerce de nicho usando dados demográficos
36	Adoção de sistemas de recomendação com foco em experiência do usuário
37	Modelagem preditiva para recomendações sazonais em lojas virtuais
38	Sistemas de recomendação para produtos digitais (ebooks, cursos, softwares)
39	Recomendações baseadas em fatores temporais e tendências
40	Impacto de algoritmos de recomendação na fidelização de clientes
41	Desenvolvimento de painel analítico para monitoramento de recomendações
42	Estudo do impacto das avaliações dos usuários em sistemas de recomendação
43	Análise comparativa entre sistemas de recomendação open-source
44	Recomendações multi-dispositivo (smartphones, tablets, desktops)
45	Uso de embeddings para personalização avançada em e-commerce
46	Recomendações sensíveis ao contexto econômico do cliente (orçamento)
47	Integração de recomendações com realidade aumentada em lojas virtuais
48	Recomendações utilizando técnicas de NLP em descrições de produtos
49	Construção de protótipo de recomendação com dados públicos de e-commerce
50	Estudo do impacto de explicabilidade no comportamento de compra do usuário

FAQ

1. Por que escolher sistemas de recomendação para TCC em e-commerce?

Porque é um tema atual, relevante e com forte aplicação prática no mercado digital.

2. Quais áreas posso integrar no meu TCC?

Inteligência artificial, ciência de dados, marketing digital, experiência do usuário e arquitetura de software.

3. Preciso saber programar para desenvolver um TCC nessa área?

Sim, conhecimentos em programação (Python, R ou outra linguagem) e análise de dados são recomendáveis.

4. É possível usar dados fictícios ou simulados?

Sim. Muitos trabalhos acadêmicos utilizam datasets públicos ou simulados para validar sistemas.

5. Algum tema permite fazer apenas análise teórica?

Sim. Você pode comparar algoritmos, propor métricas ou avaliar aspectos éticos sem desenvolver um sistema completo.