Abstract
Результати роботи пошукових та фільтраційних механізмів сучасних систем електронної комерції не завжди задовольняють вимоги користувачів, що проявляється у неточних та неповних рекомендаціях товарів за пошуковим запитом. Удосконалення якості рекомендацій для покупців онлайн торгівельних платформ є актуальною задачею. Дана робота наводить моделі формування рекомендацій на основі методів кластерного аналізу, які дозволяють згрупувати схожі товари та схожих клієнтів за їхніми характеристиками. Наведені результати експерименту щодо формування рекомендацій придбання рюкзаків для покупців онлайн магазину спортивного обладнання.
Highlights
МОДЕЛІ ФОРМУВАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙ У ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМЕРЦІЇРезультати роботи пошукових та фільтраційних механізмів сучасних систем електронної комерції не завжди задовольняють вимоги користувачів, що проявляється у неточних та неповних рекомендаціях товарів за пошуковим запитом.
Удосконалення якості рекомендацій для покупців онлайн торгівельних платформ є актуальною задачею.
Зокрема, і систем електронної комерції (e-commerce systems), де знаходять місце мільйони пропозицій різноманітних товарів.
Summary
Результати роботи пошукових та фільтраційних механізмів сучасних систем електронної комерції не завжди задовольняють вимоги користувачів, що проявляється у неточних та неповних рекомендаціях товарів за пошуковим запитом. Удосконалення якості рекомендацій для покупців онлайн торгівельних платформ є актуальною задачею. Зокрема, і систем електронної комерції (e-commerce systems), де знаходять місце мільйони пропозицій різноманітних товарів. В першу чергу, рекомендаційні системи використовуються в інтернет-комерції для того, щоб допомогти користувачам вибрати відповідні товари. З розвитком та активним використанням сучасних інтернет-технологій, зокрема платформ електронної комерції, актуальними стали веборієнтовані рекомендаційні системи. Проте не зважаючи на достатнє поширення існуючих рекомендаційних систем в електронній комерції, якість їхньої роботи викликає питання, що може відчути на собі будь-який користувач торгівельних онлайн платформ. На сьогодні існує велика кількість робіт, присвячених розробці алгоритмів та методів формування рекомендацій для систем електронної комерції. Тому метою даної роботи є підвищення якості результатів пошуку товарів в системах електронної комерції за рахунок використання інтелектуального підходу да кластеризації користувачів відповідно до їхніх вподобань та самих товарів відповідно до їхньої схожості за власними атрибутами
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
