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
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