Ao implementar um sistema de recomendação com o algoritmo A*, conseguimos estruturar a busca por produtos de forma mais eficiente, utilizando uma heurística baseada na probabilidade de conversão — ou seja, a chance de um cliente realmente comprar determinado produto.
No exemplo aplicado:
Definição dos produtos – Cada produto tem atributos como nome, categoria e probabilidade de conversão.
Construção do grafo – Os produtos foram modelados como nós interconectados, simulando as possíveis relações entre eles.
Aplicação do A* – O algoritmo avalia o custo acumulado de cada caminho e soma com a heurística (probabilidade de conversão), priorizando os produtos mais relevantes.
Heurística personalizada – Quanto maior a probabilidade de conversão, mais atrativo o produto se torna dentro da recomendação.
Testes práticos – Foi possível simular a recomendação do Produto A ao Produto C, mostrando como o sistema encontra o caminho mais promissor com base nos dados.
Essa abordagem demonstra como o uso de heurísticas inteligentes em conjunto com o algoritmo A* permite criar um sistema de recomendação mais preciso, ajustado ao perfil do cliente e com potencial de aumentar a conversão da loja online.
Minha reflexão: o diferencial desse modelo está em não apenas recomendar produtos aleatórios ou populares, mas sim personalizar a jornada de compra. Isso aproxima a experiência do consumidor do que grandes marketplaces já fazem, aumentando tanto a satisfação quanto os resultados da empresa.
