Ceci, FlávioSilveira, Bruno JoãoBattistella, Guilherme2018-12-052020-11-292018-12-052020-11-292018https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/10975Com o aumento da busca por produtos e serviços online, naturalmente o aumento de compras se tornou cada vez maior nos últimos anos. No mesmo ritmo que as compras online aumentaram, também aumentou-se o número de compras fraudulentas. Um dos tipos de compras fraudulentas são as compras efetuadas por bots. Cada vez mais os bots procuram simular um usuário real efetuando uma compra, tornando-se difícil diferenciar quando é um usuário normal ou um bot. Baseado neste problema o trabalho tem como objetivo diferenciar compras efetuadas por bots e por humanos. No desenvolvimento da pesquisa foi optado pela utilização de Machine Learning para fazer identificação de padrões, mais especificamente o classificador Naive Bayes. Foram utilizadas etapas metodológicas como o levantamento de requisitos, escolha de ferramentas, fazendo a modelagem com a metodologia ICONIX. Para o desenvolvimento foram utilizados linguagem de programação Java, a biblioteca Javalin, SQLite como base de dados, Python, a biblioteca Selenium e o GeckoDriver.64 f.pt-BRAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 BrazilMachine LearningDetecção de botsCompras onlineArtigo Científico