Розробка рекомендаційної системи для онлайн-магазину

Abstract

Бакалаврська робота присвячена розробці рекомендаційної системи для онлайн-магазину з метою підвищення ефективності продажів та покращення користувацького досвіду. У роботі проведено аналіз предметної області електронної комерції та визначено основні проблеми, пов’язані з великим асортиментом товарів і складністю їх вибору користувачами. Розглянуто основні підходи до побудови рекомендаційних систем, зокрема контентно-орієнтовані методи, колаборативну фільтрацію та гібридні моделі. У процесі виконання роботи було сформовано вимоги до системи, спроєктовано її архітектуру та структуру бази даних. Для формування рекомендацій використано математичні методи оцінки подібності та прогнозування вподобань користувачів. Розроблений програмний прототип системи забезпечує автоматичне формування персоналізованих рекомендацій на основі історії покупок, переглядів і рейтингових оцінок. Проведено тестування роботи системи та оцінено її ефективність за показниками точності рекомендацій. Результати дослідження підтверджують доцільність використання рекомендаційних систем у сфері онлайн-торгівлі, оскільки вони сприяють скороченню часу пошуку товарів, збільшенню конверсії та підвищенню рівня задоволеності користувачів. Робота складається з 73 сторінки машинописного тексту, 12 таблиць, 21 рисунка, 11 літературних джерел та трьох додатків