Рекомендаційна система мереж книгарень

Abstract

Магістерська робота "Рекомандаційна система для оптимізації вибору книг у мережі книгарень" присвячена розробці та впровадженню ефективної рекомандаційної системи, спрямованої на поліпшення користувацького досвіду в мережі книгарень. Дослідження базується на аналізі поведінкових шаблонів користувачів, їхніх вподобань та взаємодії з платформою. Робота охоплює важливі аспекти розробки рекомандаційних систем, такі як збір та обробка даних, вибір алгоритмів рекомендацій, оцінка та оптимізація результатів. Детально вивчаються різноманітні підходи до рекомендацій, зокрема коллаборативні та контент-базовані методи, з метою визначення оптимального підходу для конкретного контексту мережі книгарень. Особлива увага приділяється аспектам персоналізації рекомендацій, таким як врахування контексту вибору, індивідуальність смаків користувачів та розробка інтерфейсу для зручного взаємодії з системою. Реалізація розробленої рекомандаційної системи впроваджується в реальному середовищі мережі книгарень для оцінки її ефективності та впливу на задоволення потреб користувачів. Результати цієї магістерської роботи внесуть важливий внесок у розвиток рекомандаційних систем для мереж книгарень, сприяючи покращенню якості обслуговування та задоволення читачів у їхньому пошуку та виборі літературних творів. Об'єкт дослідження: Рекомандаційна система для мереж книгарень. Предмет дослідження: Аналіз, розробка, та впровадження ефективної рекомандаційної системи з метою оптимізації вибору книг у мережі книгарень. Мета дослідження: Розвинути та вдосконалити рекомандаційну систему для мереж книгарень, враховуючи поведінкові шаблони користувачів, забезпечити персоналізовані та зручні рекомендації для поліпшення користувацького досвіду, а також вивчити вплив системи на задоволення та потреби користувачів у виборі літературних творів.

The master's thesis "Recommendation System for Optimizing Book Selection in Bookstore Networks" is dedicated to the development and implementation of an effective recommendation system aimed at enhancing the user experience in bookstore networks. The research is based on the analysis of user behavior patterns, preferences, and interactions with the platform. The work covers essential aspects of recommendation system development, such as data collection and processing, selection of recommendation algorithms, evaluation, and result optimization. Various approaches to recommendations, including collaborative and content-based methods, are thoroughly examined to determine the optimal approach for the specific context of bookstore networks. Special attention is given to aspects of recommendation personalization, such as considering selection context, individual user tastes, and the development of an interface for convenient interaction with the system. The implementation of the developed recommendation system is deployed in a real environment within bookstore networks to assess its effectiveness and impact on satisfying user needs. The results of this master's thesis will make a significant contribution to the advancement of recommendation systems for bookstore networks, improving the quality of service and reader satisfaction in their search and selection of literary works. Research Object: Recommendation system for bookstore networks. Research Subject: Analysis, development, and implementation of an effective recommendation system to optimize book selection in bookstore networks. Research Objective: To enhance and refine the recommendation system for bookstore networks, taking into account user behavior patterns, providing personalized and convenient recommendations to improve the user experience, and studying the system's impact on user satisfaction and needs in choosing literary works.