Розробка гібридної рекомендаційної моделі у електронній комерції

Об’єкт дослідження: рекомендаційні системи в сфері електронної комерції.
Мета дослідження: розробка алгоритму реалізації гібридної рекомендаційної системи на основі демографічної фільтрації з метою створення індивідуального списку товарів для користувача в умовах обмеженої кількості вхідних даних.
Методи дослідження: методи наукової абстракції, порівнянь, індукції та дедукції, методи аналізу та синтезу, методи фільтрації контенту, широкий спектр методів математичного моделювання, лінійної алгебри та дослідження операцій (техніки колаборативної фільтрації) та методи програмної реалізації математичного моделювання в програмному середовищі Python.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: полягає в систематизації теоретичних напрацювань та практики використання рекомендаційних систем в електронній комерції, розробці концепції побудови рекомендаційної системи на основі демографічної фільтрації, а саме місцерозташування користувача, а також її практичної реалізації.
Практична цінність: полягає у створенні гібридної рекомендаційної системи, яку можна застосовувати бізнесам у електронній комерції, зокрема тим, яким характерна велика залежність від місцерозташування користувача.

Усенко Д. О. Розробка гібридної рекомендаційної моделі у електронній комерції : кваліфікаційна робота бакалавра : 051 Економіка / Усенко Дарина Олександрівна. - Київ, 2023. - 59 с.