Використання рекомендаційних систем на основі методів Machine Learning у рамках вивчення дисципліни «Електронна торгівля»

Abstract

Метою дослідження є вивчення процесів формування рекомендаційних інформаційних систем в електронній торгівлі та аналіз процесу навчання рекомендаційних систем з метою використання у навчальній дисципліні «Електронна торгівля». Задачами дослідження є вивчення загальної проблематики використання рекомендаційних систем електронної торгівлі, аналіз існуючих підходів до побудови рекомендаційних інформаційних систем в електронній торгівлі, вивчення механізмів впровадження рекомендаційних інформаційних систем в механізми електронної торгівлі. Об’єктом дослідження є процеси визначення споживчих пріоритетів в електронній торгівлі. Предметом дослідження є рекомендаційні системи та використання інформаційних засобів управління електронною торгівлею в навчальному процесі. У роботі проведено аналіз, узагальнення та систематизація досліджень з проблеми використання рекомендаційних інформаційних систем в електронній торгівлі. Проаналізовано типи та моделі рекомендаційних інформаційних систем, визначено методи та алгоритми побудови рекомендаційних систем на основі машинного навчання, розглянуто можливості використання алгоритмів машинного навчання для побудови різних типів рекомендаційних систем, досліджено інструментальні засоби для розробки рекомендаційної системи в електронній комерції. Розроблено завдання до лабораторного практикуму з дисципліни «Електронна торгівля» на основі використання рекомендаційних систем. Результати дослідження планується узагальнити для формування рекомендацій щодо використання рекомендаційних систем електронної торгівлі в навчальному процесі.