МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОНЛАЙН-МАГАЗИНОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Авторы

  • Найзабаева Л.К.
  • Алашыбаев Б.А.

DOI:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2021.06.2.005

Ключевые слова:

коллаборативная фильтрация, гибридные системы, взвешенный наклон один (Weighted Slope One), модель Байеса, кластерная модель

Аннотация

Среди множества последних трендов интернет-маркетинга можно отметить рекомендательные системы. Рекомендательные системы — особые приложения, направленные на прогнозирование интересов и потребностей вероятных покупателей интернет-магазинов, являющиеся комфортным инструментом выбора при приобретении
продуктов и предложений в онлайн-магазинах. Принципально важными факторами, влияющими на развитие рекомендательных сервисов, являются польза и удобство одновременно и для потребителя, и для интернет-магазина. Пользователь, прежде всего, получает удобство интуитивного выбора. Для магазина открываются такие возможности, как увеличение среднего чека и выручки компании, альтернативная навигация во всем множестве товаров и получение информации о клиентах. Современные рекомендательные сервисы повышают наполненность онлайн-корзин на 12–60%, что обычно зависит от профильной направленности продукции.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Загрузки

Опубликован

2021-06-15

Как цитировать

Найзабаева, . Л., & Алашыбаев, . Б. (2021). РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОНЛАЙН-МАГАЗИНОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, 2(2), 38–46. https://doi.org/10.54309/IJICT.2021.06.2.005
Loading...