РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОНЛАЙН-МАГАЗИНОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2021.06.2.005Ключевые слова:
коллаборативная фильтрация, гибридные системы, взвешенный наклон один (Weighted Slope One), модель Байеса, кластерная модельАннотация
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
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2021 International Journal of Information and Communication Technologies
![Лицензия Creative Commons](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en