| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Adaptīvo filtrāciju sistēmu izmantošana e- komercijas platformās |
| Title in English |
Use of Adaptive Filtering Systems in E-commerce Platforms |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Aleksejs Jurenoks |
| Reviewer |
Jevgenijs Ragiņa |
| Abstract |
Kā būtisks ikdienas aspekts ir kļuvusi attālinātā tirdzniecība jeb e-komercija, tomēr šāda tirdzniecības pieeja rada produktu pārslodzi, kas klientam var traucēt efektīvi izvēlēties viņam interesējošos produktus, tāpēc ir jāspēj rast risinājums, kas spētu piedāvāt tieši klienta vēlmēm visatbilstošākos produktus. Bakalaura darba ietvaros ir analizēta informācija par adaptīvo satura pielāgošanas metožu izmantošanu un integrēšanu dažādos e-komercijas risinājumos, kā mērķi izvirzot uz lietotāja modeļa balstītas datu atlases un satura pielāgošanas metožu izpēti e-komercijas platformās. Īpaša uzmanība tika pievērsta lietotāja nozīmei un iesaistei tajās. Autors ir apkopojis satura pielāgošanas metodes, salīdzinot dažādus to aspektus. Darba ietvaros tika izveidota pētnieciska anketa, noskaidrojot patērētāju ikdienas iepirkšanās paradumus un to saskarsmi ar dažādām rekomendācijas sistēmām vietnēs. Balstoties uz anketas rezultātiem, ir iegūta informācija par adaptīvo sistēmu ietekmi uz lietotāju pieredzi e-komercijas pakalpojumos, izzinot, kādā veidā dažādi komersanti izvēlas īstenot adaptācijas pieejas. Darba pētījuma daļā tika izpētīti dažādi uz Wordpress satura pārvaldības sistēmas balstīti adaptīvo sistēmu risinājumi, izvērtējot arī ierobežojumus, ar kādiem var sastapties šādas sistēmas izstrādes rezultātā. Darba rezultātā tika izstrādātas trīs dažādas rekomendācijas sistēmu pieejas: uz kolaboratīvās filtrēšanas metodes balstīta pieeja, uz satura balstīta pieeja, izmantojot kosinusa līdzību, kā arī uz matricas faktorizācijas balstīta pieeja.
Darba apjoms - 50 lpp, 8 tabulas, 16 attēli, 1 pielikums un 32 informācijas avoti |
| Keywords |
adaptīvā filtrēšana, e-komercija, filtrēšana, filtrēšanas sistēma, rekomendācijas sistēma |
| Keywords in English |
adaptive filtering, e-commerce, filtering, filtering system, recommendation system |
| Language |
lv |
| Year |
2022 |
| Date and time of uploading |
30.05.2022 21:32:39 |
