Вебплатформа підтримки вибору товарів з елементами інтелектуального аналізу

Abstract

UK: Робота орієнтована на підвищення ефективності пошуку та персоналізованого підбору товарів у цифровому середовищі. Функція рекомендаційного підбору товарів є важливою задачею у сфері інтелектуального пошуку. Основну увагу приділено рекомендаційним системам, що забезпечують формування релевантних пропозицій на основі аналізу характеристик товарів та взаємодії користувачів із системою. Запропоновано використання гібридних моделей, які поєднують контент-орієнтовані та колаборативні підходи, що дозволяє зменшити вплив проблеми надлишкової інформації та підвищити точність рекомендацій. Інтелектуальний підбір товарів реалізується шляхом застосування методів аналізу даних і машинного навчання, що забезпечує адаптацію результатів до індивідуальних потреб користувачів. Розроблена вебплатформа може бути використана як інструмент підтримки прийняття рішень у сфері електронної комерції та інформаційних сервісів. EN: The work is focused on improving the efficiency of search and personalized selection of products in the digital environment. The function of recommendatory selection of products is an important task in the field of intelligent search. The main attention is paid to recommendatory systems that provide the formation of relevant offers based on the analysis of product characteristics and user interaction with the system. The use of hybrid models that combine content-oriented and collaborative approaches is proposed, which allows reducing the impact of the problem of excessive information and increasing the accuracy of recommendations. Intelligent selection of products is implemented by applying data analysis and machine learning methods, which ensures the adaptation of results to the individual needs of users. The developed web platform can be used as a decision-making support tool in the field of e-commerce and information services.