Previsão de churn na borda: uma solução com atributos temporais e preservação de privacidade - Coimbra, Gabriel T.; Santos, Victor Hugo R.; Maia, Pedro A.; Silva, Letícia O.; Souza, Rayanne P.; Silva, Fabrício A.; Silva, Thais R. M. Braga (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP); 2023: Anais do XV Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2023)
Este trabalho propõe uma solução para prever o churn (abandono de usuários) com preservação da privacidade usando a computação de ponta. Com a crescente popularidade dos smartphones, os usuários estão se tornando mais exigentes em relação ao uso de aplicativos móveis. As instalações e desinstalações de aplicativo são eventos frequentes e a facilidade de desinstalação pode facilitar a rotatividade, que é o abandono do cliente. As empresas buscam minimizar a rotatividade, pois o custo de aquisição de novos clientes é muito maior do que o de retenção dos atuais. Para prever o possível abandono, as organizações estão adotando cada vez mais técnicas de inteligência artificial (IA). No entanto, os clientes estão cada vez mais preocupados com a privacidade de seus dados. Nesse contexto, propomos uma técnica chamada CANCEL, que cria atributos com base no comportamento temporal dos usuários, com computação de ponta para prever o churn localmente, sem transmitir os dados dos usuários. O artigo apresenta a avaliação do CANCEL em comparação com as soluções de base, o desenvolvimento de um aplicativo móvel integrado ao método proposto e implantado como uma solução de computação de borda.