Recommendation systems in e-commerce applications
| dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
| dc.contributor.author | Basystiuk, Oleh | |
| dc.contributor.author | Rybchak, Zoriana | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-28T10:21:19Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.date.submitted | 2025 | |
| dc.description.abstract | Nowadays, there are more and more web applications of all kinds. Each of them solves a specific problem and makes life easier for its users. Web applications come in many different types: from a platform for learning courses and watching movies to an online store selling goods. The best systems are those that make things as easy as possible for the user, behave like old friends who know the behavior and tastes of their users and can predict their next move. It would be useful to integrate such system behavior into an online store system, as nowadays, a huge number of people prefer to buy goods online, saving time and effort. Thus, recommender systems have become an important tool for improving the efficiency of e-commerce stores and ensuring customer satisfaction. This study analyzes the main approaches to the application of recommender systems for online stores, substantiates the advantages and feasibility of the selected technologies for the implementation of an online store information system using neural networks. У наш час з’являється усе більше і більше найрізноманітніших вебдодатків. Кожен з них вирішує якусь конкретну проблему, все більше і більше спрощує життя своїм користувачам. Веб-додатки бувають найрізноманітніших типів: від платформи навчальних курсів та перегляду фільмів до інтернет-магазину з продажу товарів. Найкращі системи – це ті системи які максимально спрощують роботу для користувача, поводять себе наче старі друзі, які чудово знають поведінку та смаки користувачів та можуть передбачати їх наступний крок. Таку поведінку системи було б корисно інтегрувати в систему інтернет-магазину, оскільки зараз надзвичайно багато людей купують товари онлайн, економлячи час та сили. Отже, рекомендаційні системи стали важливим інструментом для підвищення ефективності магазинів електронної комерції і забезпечення задоволення споживачів. В межах дослідження було проаналізовано основні підходи до застосування рекомендаційних системи для інтернет магазинів, обґрунтовано переваги та доцільність вибраних технологій для реалізації інформаційної системи інтернет-магазину з використанням нейронних мереж. | |
| dc.format.pages | 252-259 | |
| dc.identifier.citation | Basystiuk O. Recommendation systems in e-commerce applications / Oleh Basystiuk, Zoriana Rybchak // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — № 15. — С. 252–259. | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/115414 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Національний університет «Львівська політехніка» | |
| dc.relation.references | 1. Kulkarni, A., Shivananda, A., Krishnan, V. A. (2022). Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques, pp. 264, Publisher Apress. 2. Izonin, I., Tkachenko, R., Vitynskyi, P., Zub, K., Tkachenko, P., Dronyuk, I. (2020). Stacking-based GRNN-SGTM Ensemble Model for Prediction Tasks. International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA), 326–330. 3. Shakhovska, N., Basystiuk, O., & Shakhovska, K. (2019). Development of the Speech-to-Text Chatbot Interface Based on Google API. In MoMLeT, 212–221. 4. Falk, K. (2019). Practical Recommender Systems. Manning Publications. https://www.perlego.com/book/1469487/practical-recommender-systems-pdf 5. Genovese, A. (2020, October 6). Recommendation algorithms in e-commerce industry. Alexgenovese. https://alexgenovese.it/blog/recommendation-algorithms-in-e-commerce-industry-how-they-works 6. Masolo, C. (2023, January 18). EBay New Recommendations Model with Three Billion Item Titles. Infoq. https://www.infoq.com/news/2023/01/ebay-recommendations-odel/ 7. Krysik, A. (2021, October 14). Amazon's Product Recommendation System In 2021: How Does The Algorithm Of The eCommerce Giant Work? Recostream. https://recostream.com/blog/amazon-recommendation-system 8. Faggella, D. (2022, May 10). Artificial Intelligence at Alibaba – Two Current Use-Cases. Emerj. https://emerj.com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-at-alibaba/ 9. Marr, B. (2022, May 10). The Amazing Ways Retail Giant Zalando Is Using Artificial Intelligence. Bernard Marr & Co. https://bernardmarr.com/the-amazing-ways-retail-giant-zalando-is-using-artificial-intelligence/ 10. Rybchak, Z., & Basystiuk, O. (2017). Analysis of methods and means of text mining. ECONTECHMOD. AN INTERNATIONAL QUARTERLY JOURNAL., 6(2), 73–78. 11. Shakhovska, N., Vovk, O., Kryvenchuk, Y. ((2018). Uncertainty reduction in Big data catalogue for information product quality evaluation. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies., 1(2), 12–20. 12. Basystiuk, O., Melnykova, N. (2022). Multimodal Approaches for Natural Language Processing in Medical Data. 5th International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine, 246–252. 13. Havryliuk, M., Dumyn, I., Vovk, O. (2023). Extraction of Structural Elements of the Text Using Pragmatic Features for the Nomenclature of Cases Verification. Advances in Intelligent Systems, Computer Science and Digital Economics IV. CSDEIS 2022. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies., 158. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24475-9_57 14. Shakhovska, N., Zherebetskyi, O., Lupenko, S. Model for Determining the Psycho-Emotional State of a Person Based on Multimodal Data Analysis. Applied Sciences. 2024; 14(5):1920. https://doi.org/10.3390/app14051920 15. Basystiuk, O., Shakhovska, N., Bilynska, V., Syvokon, O., Shamuratov, O., & Kuchkovskiy, V. (2021). The Developing of the System for Automatic Audio to Text Conversion. Symposium on Information Technologies & Applied Sciences. 16. Chukhray, N., Mrykhina, O., Izonin, I. Holistic Approach to R&D Products’ Evaluation for Commercialization under Open Innovations. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2022; 8(1):9. https://doi.org/10.3390/joitmc8010009 17. Boyko, N., Mochurad, L., Parpan, U., & Basystiuk, O. (2021). Usage of Machine-based Translation Methods for Analyzing Open Data in Legal Cases. Cyber Hygiene and Conflict Management in Global Information Networks (CyberConf 2019), 328–338. 18. Gunawardana, A., Shani, G. (2015). Evaluating Recommender Systems. In: Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B. (eds) Recommender Systems Handbook. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7637-6_8 19. Zheliznyak, I., Rybchak, Z., Zavuschak, I. (2017). Analysis of clustering algorithms. Advances in Intelligent Systems and Computing, 305–314. 20. Havryliuk, M., Kaminskyy, R., Yemets, K., Lisovych, T. (2023). Interactive Information System for Automated Identification of Operator Personnel by Schulte Tables Based on Individual Time Series. Advances in Artificial Systems for Logistics Engineering III. ICAILE 2023. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 180. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36115-9_34 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.23939/sisn2024.15.252 | |
| dc.subject | recommendation systems; information technology; e-commerce, рекомендаційні системи; інформаційні технології; e-commerce | |
| dc.subject.udc | 004.01 | |
| dc.title | Recommendation systems in e-commerce applications | |
| dc.title.alternative | Застосування рекомендаційних систем в електронній комерції | |
| dc.type | Article |