Details

Целью работы является разработка информационной системы, основанной на методах искусственного интеллекта и анализа данных для интеллектуального подбора товаров, учитывающих предпочтения покупателей. Для выполнения работы по теме "Система интеллектуального подбора товара на основе предпочтений покупателя" необходимо решить следующие задачи: 1. Обзор существующих методов и алгоритмов интеллектуального подбора товара на основе данных о предпочтениях покупателей и анализа их поведения. 2. Изучение и анализ математических и статистических моделей для определения предпочтений покупателей и их взаимосвязи с характеристиками товаров. 3. Проведение экспериментов для оценки эффективности различных методов интеллектуального подбора товара и сравнение их результатов. 4. Разработка программного продукта, реализующего интеллектуальную систему подбора товаров на основе алгоритмов машинного обучения и анализа данных. 5. Анализ результатов экспериментов и оценка качества рекомендаций системы подбора товаров. 6. Выводы и заключение на основе проведенного исследования.

The goal of the work is to develop an information system based on artificial intelligence and data analysis methods for the intelligent selection of products that take into account customer preferences. To complete the work on the topic “System for intelligent selection of goods based on customer preferences”, it is necessary to solve the following tasks: 1. Review of existing methods and algorithms for intelligent product selection based on data on customer preferences and analysis of their behavior. 2. Study and analysis of mathematical and statistical models to determine customer preferences and their relationship with product characteristics. 3. Conducting experiments to evaluate the effectiveness of various methods of intelligent product selection and comparing their results. 4. Development of a software product that implements an intelligent product selection system based on machine learning and data analysis algorithms. 5. Analysis of experimental results and assessment of the quality of recommendations of the product selection system. 6. Conclusions and conclusions based on the conducted research.