Информационная система выработки рекомендаций на основе метода коллаборативной фильтрации
Год сдачи (защиты) дипломной работы: 2015 г.
Объем: 101 стр.
Содержание дипломной:
Заданная тема1: Информационная система выработки рекомендаций на основе метода коллаборативной фильтрации
Выдержка из дипломной работы
ВВЕДЕНИЕ
Развитие информационных технологий привело к значительным изменениям в структурах продаж торговых компаний и технологиям работы с покупателем. Привязанный к компьютеру покупатель, теперь не должен перемещаться в магазины для выбора товара, где его ожидали продавцы-консультанты, работа которых была нацелена на подбор наиболее подходящего товара для покупателя из тех, что представлены в магазине.
Возможности интернет - технологий позволили торговым компаниям расширить свои рынки, но одновременно и усилили конкуренцию. В новых условиях возникла необходимость постоянной, практически круглосуточной поддержки посетителей сайтов магазинов для предоставления информации по товарам и рекомендаций. Несмотря на использование удаленных работников для поддержки и сопровождения посетителя сайта интернет – магазина, использование человеческого ресурса при большом числе посетителей становится не эффективным, в этих условиях широкое распространение получили автоматические методы выработки рекомендаций для посетителей интернет – магазинов.
Рекомендательные системы, которые выработались на основе этих методов стали использоваться в качестве технологий для привлечения посетителей, а далее стали вовлекать посетителя в процесс приобретения товара. Использование рекомендательных систем в электронной коммерции принесло неожиданно высокий экономический эффект.
............
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ДИПЛОМНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ
1.1 Анализ предметной области рекомендательных систем
Рекомендательные системы изменили способы взаимодействия неодушевленных веб-сайтов со своими пользователями. Вместо предоставления статической информации, когда пользователи ищут и, возможно, покупают продукты, рекомендательные системы увеличивают степень интерактивности для расширения предоставляемых пользователю возможностей. Рекомендательные системы формируют рекомендации независимо для каждого конкретного пользователя на основе его прошлых покупок и поисков, а также на основе поведения других пользователей.
Рекомендательные системы применяются в основном для предложения клиенту в реальном времени продуктов (фильмов, книг, одежды), которые вероятно, его заинтересуют. Особенно широко рекомендательные системы используются в электронной коммерции. Применение рекомендательных систем распространяется в последнее время на стационарную торговлю, справочные центры, поиск по программному обеспечению, научным статьям и т.п.
Это применение характеризуется предоставлением рекомендаций пользователей автоматически, на основании уже совершенных действий (покупок, выставленных рейтингов, посещений и т.д.) и приемом от них обратной связи (заказы в магазинах, переход по ссылкам и т.п.). Рекомендательные системы являются одним из важных разделов интеллектуального анализа данных – Data mininig.
В большинстве рекомендательных систем применяется один из двух базовых подходов: коллаборативная фильтрация (collaborative filtering) и контентная фильтрация (content-basedfiltering). Существуют также и другие подходы (в том числе гибридные) [1].
.......
Вам не подходит этот диплом? Мы рекомендуем Вам узнать точную стоимость дипломной работы именно по Вашим требованиям.
Другие по теме: