| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Biznesa informātika |
| Nosaukums |
Rekomendācijas sistēmas integrācijas metodoloģijas izstrāde e-komerciju platformām |
| Nosaukums angļu valodā |
Development of Recommender System Integration Methodology for E-commerce Platforms |
| Struktūrvienība |
12300 Lietišķo datorsistēmu institūts |
| Darba vadītājs |
Aleksejs Jurenoks |
| Recenzents |
Atis Kapenieks |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
e-komercija, rekomendācijas sistēmas, personalizācija |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
eCommerce, e-commerce, recommendation systems, personalization |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2024 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
03.01.2024 17:37:53 |
