Гібридна система рекомендацій для e-commerce на основі машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 96 с., 15 рис., 12 табл., 28 посилань, 1 додаток.
У роботі досліджено концепцію гібридної рекомендаційної системи для платформ електронної комерції, що інтегрує аналіз історії взаємодій користувачів із товарами та характеристики продуктів. Об’єктом дослідження є сучасні інформаційні системи рекомендацій в електронній комерції. Предмет дослідження – алгоритми та методи побудови рекомендаційної системи для персоналізації пропозицій товарів. Метою роботи є розробка прототипу гібридної системи та оцінка її ефективності через експериментальні дослідження. Оглянуто сучасні методи рекомендаційних систем, проаналізовано їхні сильні та слабкі сторони, зокрема обмеження, пов’язані з холодним стартом і недостатньою різноманітністю пропозицій. Виконано підготовку даних, що включала фільтрацію подій, створення ознак на основі характеристик товарів і вагування взаємодій для відображення їхньої бізнес-цінності. Розроблено прототип системи, який поєднує колаборативні та контент-орієнтовані підходи, забезпечуючи оптимальне поєднання їхніх переваг. Проведено оцінку якості рекомендацій за метриками точності, повноти, різноманітності та охоплення асортименту. Результати дослідження підтверджують високу фективність гібридної системи, яка забезпечує релевантні, різноманітні та адаптивні рекомендації. Встановлено її стабільну продуктивність на різних наборах даних. Наукова новизна полягає в обґрунтуванні принципів гібридної архітектури та розробці механізму узгодження результатів різних методів. Практична цінність роботи полягає в можливості застосування системи для підвищення лояльності клієнтів, зростання конверсії та оптимізації комерційних показників платформ електронної комерції.
Опис
Ключові слова
гібридна рекомендаційна система, платформа електронної комерції, інформаційні системи
Бібліографічний опис
Балаков, Л. Б. Гібридна система рекомендацій для e-commerce на основі машинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Балаков Лев Борисович. – Київ, 2025. – 114 с.