Details

Цель данной работы заключается в разработке эффективной рекомендательной системы, способной персонализировать предложения для пользователей интернет-магазинов на основе анализа их предыдущего поведения и предпочтений. Работа включает в себя изучение и применение современных алгоритмов для фильтрации контента и коллаборативной фильтрации, поиск и структуризация данных, выбор инструментов для реализации системы, а также разработку моделей для адаптации предложений товаров в реальном времени. Основное внимание уделяется исследованию методов оптимизации поисковых запросов пользователей и улучшению качества рекомендаций через анализ больших объемов данных о поведении пользователей, с целью повышения их удовлетворенности и лояльности, а также увеличения продаж для онлайн-ретейлеров. Таким образом, разработка рекомендательной системы представляет собой комплексную задачу, включающую множество этапов и методов. Успешная реализация данной работы позволит значительно улучшить пользовательский опыт в интернет-магазинах, повысить конкурентоспособность ретейлеров и внести значительный вклад в развитие технологий обработки и анализа данных.

The goal of this work is to develop an effective recommendation system that allows you to personalize offers for users of online stores based on an analysis of their behavior and views. The work includes the study and application of modern algorithms for content filtering and collaborative filtering, searching and structuring data, selecting tools for system implementation, and developing models for adapting product offerings for the first time. The focus is on researching methods to optimize search for user queries and support quality recommendations by analyzing large volumes of data or improving the user experience, with Target increasing user satisfaction and loyalty, and increasing sales for online retailers. Thus, developing a recommender system is a complex task involving many steps and methods. The successful implementation of this work will significantly improve the user experience in online stores, increase the competitiveness of retailers and contribute to the development of data processing and analysis technologies.