Выдержка из работы:
Некоторые тезисы из работы по теме Разработка системы ранжирования данных по товарам на основании данных о их просмотрах, стоимости, уровне продаж и оценок покупателей.
ВВЕДЕНИЕ
Проблема проведения ранжирования товаров в интернет-магазине напрямую связана с корректностью представления ассортимента, а, следовательно, с уровнем будущих продаж. Структура построения ассортимента оказывает серьезное влияние на посещаемость интернет-магазина, а также процесс выбора товаров.
Широкое представление товаров в сети и развитие интернета в качестве основной торговой площадки усиливает уровень конкуренции среди интернет-магазинов, поэтому большое внимание уделяется вопросам ранжирования товаров на сайте. Таким образом, исследование методов ранжирования товаров является очень актуальной тематикой.
Основной гипотезой исследования является реальность зависимости уровня продаж от персонализации предложений с учетом использования существующих данных по прошлым просмотрам и продажам.
Целью данной работы является разработка системы ранжирования данных по товарам на основании данных о их просмотрах, стоимости, уровне продаж и оценок покупателей.
Для достижения поставленной цели в работе предполагается решение целого комплекса задач:
?исследовании возможностей и способов ранжирования товаров на соответствие требованиям покупателя, на основе характеристик товара, его популярности, стоимости, оценок и отзывов пользователей;
?анализ технологий ранжирования для организации поисковых запросов в интернет-магазине;
.......................................
1Исследовании возможностей и способов ранжирования товаров на соответствие требованиям покупателя, на основе характеристик товара, его популярности, стоимости, оценок и отзывов пользователей
1.1Использование технологий ранжирования для организации поисковых запросов в интернет-магазине
Все интернет-магазины обладают определенной спецификой, которая может быть проиллюстрирована следующим простым примером: если у пользователя возникает желание купить, например, кроссовки, он заходит на сайт, например Adidas или Nike, выбирает соответствующий раздел, после чего перед ним появляется несколько тысяч товаров. Легко понять, что он вряд ли будет выполнять просмотр каждого из них. Безусловно, сайты интернет-магазинов обладают множеством фильтров, однако даже при указании желаемого цвета и размера количество товаров снизится, в лучшем случае, до сотен. Кроме того, любой человек, сталкивавшийся с поведением пользователей в ecommerce, согласится с чрезвычайной ориентированностью пользователей на просмотр фотографий товара, что отвлекает их от использования фильтров и сортировки.
Выбор метода ранжирования товаров по умолчанию оказывает непосредственное влияние на размещение товаров в каталоге (одни будут показаны в числе первых, другие – в конце). Следовательно, ключевой аспект заключается в принципе помещения определенного товара на первую страницу. От степени качества данной подборки зависит и уровень конверсии [1].
..........................
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1.Амирова, Д.Р. Преимущества использования инструментов интернет-маркетинга для современных компаний [Текст] / Д.Р. Амирова // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2018. – №2.
2.Амирова, Д.Р. Социальный медиа-маркетинг как эффективный инструмент продвижения [Текст] / Д.Р. Амирова, О.И. Запорожец // Вестник евразийской науки. – 2019. – №2.
3.Бастиан, Ш. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python [Текст] / Ш. Бастиан. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 358 с.
4.Бейдер Д. Чистый Python. Тонкости программирования для профи [Текст] / Д. Бейдер. – СПб.: Питер, 2018. – 288 с.
5.Берри П. Изучаем программирование на Python [Текст] / П. Берри. – М.: Эксмо, 2017. – 611 с.
6.Бринк, Х. Ричардс, Феверолф: Машинное обучение [Текст] / Х. Бринк, М. Ричардс, Д. Феверолф. – СПб.: Питер, 2018. – 336 с.
7.Бурков, А. Машинное обучение без лишних слов [Текст] / А. Бурков. – СПб.: Питер, 2020. – 192 с.
................