| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Business Informatics |
| Title in original language |
Rekomendācijas sistēmas integrācijas metodoloģijas izstrāde e-komerciju platformām |
| Title in English |
Development of Recommender System Integration Methodology for E-commerce Platforms |
| Department |
12300 Institute of Applied Computer Systems |
| Scientific advisor |
Aleksejs Jurenoks |
| Reviewer |
Atis Kapenieks |
| Abstract |
ANOTĀCIJA
REKOMENDĀCIJAS SISTĒMU INTEGRĀCIJAS METODOLOĢIJAS IZSTRĀDE eKOMERCIJAS PLATFORMĀM
Rekomendācijas sistēmas ir noderīgi rīki e-komercijā, un tie palīdz izveidot personalizētas rekomendācijas klientiem, lai atvieglotu produktu izvēli un iegādi e-komercijas sistēmās. Lielāka daļa pētījumu par rekomendācijas sistēmām fokusējas uz lietotāja aspektu un pieredzi, bet trūkst informācijas par rekomendācijas sistēmu izvēles metodoloģiju no biznesa īstenotāju skatupunkta. Šī maģistra darba teorētiskā daļa ir vērsta uz metodoloģijas izveidi uzņēmumiem, lai atvieglotu atbilstošas rekomendācijas sistēmas metodes izvēli, lai uzlabotu produktu pārdošanas apjomus un pelņas potenciālu. Izveidotās metodoloģijas praktiskā validācija tika veikta e-komercijas platformā, lai pierādītu, ka optimāli izvēlētas rekomendācijas sistēmas izvēle spētu uzlabot pārdošanas rezultātus.
Maģistra darbā apkopotā informācija ierosina, ka rekomendācijas sistēmu izvēles metodoloģiju e-komercijas uzņēmumiem var veidot, balstoties uz pieejamajiem skaitļošanas resursiem, cilvēkresursiem un finansiālajiem resursiem, pieejamajām datu kopām un biznesa mērķiem. Validācija, kas bija balstīta izveidotajā metodoloģijā, apstiprināja ka izvēlētā rekomendācijas sistēmu izvēles metodoloģija var būt noderīga nozīmīgam pārdošanas apjoma pieaugumam. Maģistra darba autors iesaka uzņēmumiem iespēju robežās testēt un izvērtēt dažādas rekomendāciju sistēmu metodes, lai novērtētu iespējamos ieguvumus un trūkumus.
Šajā maģistra darbā ir 85 lapaspuses, 3 attēli, 14 tabulas un 129 izmantotās literatūras avoti. |
| Keywords |
e-komercija, rekomendācijas sistēmas, personalizācija |
| Keywords in English |
eCommerce, e-commerce, recommendation systems, personalization |
| Language |
eng |
| Year |
2024 |
| Date and time of uploading |
03.01.2024 17:37:53 |
