Este trabalho de conclusão de curso propõe uma análise do desempenho do algoritmo de ordenação QuickSort, aplicada ao contexto dos Sistemas de Informação para Recomendação de Produtos em plataformas de E-commerce. Reconhecendo que a Experiência do Usuário (UX) é diretamente afetada pela latência e precisão das sugestões, o objetivo principal é investigar como a otimização do QuickSort, que é fundamental para a fase de ranqueamento dos itens recomendados, pode aprimorar a agilidade e a relevância das recomendações. A pesquisa visa, portanto, investigar o papel central do QuickSort nesse processo e avaliar o impacto quantificável de sua eficiência na personalização das ofertas. Por fim, o estudo culminará na proposição de melhorias técnicas na implementação do algoritmo, buscando soluções que garantam a manutenção da complexidade ideal de O(nlogn) mesmo em cenários de Big Data e alta volumetria de transações, contribuindo assim para a elevação da satisfação e das taxas de conversão no comércio eletrônico.
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Tipo De Obra: TCC
Classificação Temática: ENGENHARIA
Ano: 2025
Cutter: S729a
Publicação: 27-03-2026
Nº Páginas: 22
Autores:
YTALO RANGEL DE SOUZA (---)

Orientadores: 
Bach PAULA SANTOS (Lattes)

Palavras-Chave: 
  • experiência do usuário (UX)
  • Latência
  • Otimização de Algoritmos
  • Ranqueamento
  • Sistemas de Recomendação
Keywords: 
  • Algorithm Optimization
  • E-commerce
  • QuickSort
  • Recommendation Systems
  • user experience (UX)