Using recommender systems on the basis of machine learning methods in the framework of e-trade teaching
Журнал "Новітні комп'ютерні технології"
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Using recommender systems on the basis of machine learning methods in the framework of e-trade teaching
Використання рекомендаційних систем на основі методів Machine Learning у рамках вивчення дисципліни «Електронна торгівля» |
|
| Creator |
Пурський, Олег Іванович
Харченко, Олександр Анатолійович Мазоха, Дмитро Павлович |
|
| Description |
The aim of this study is to research the processes of formation of recommender information systems in e-trade and to analyze the process of teaching reference systems for use within the framework of e-trading training course. The objectives of the study are to research of general problematics of the use of recommender e-trading systems, analysis of existing approaches to the construction of recommender information systems in electronic trade, studying the mechanisms of implementation of recommender information systems in the mechanisms of electronic trading. The object of the study is the processes of identifying consumer priorities in e-trading. The subject of the study is the recommender systems and using information management systems for electronic trade in the university's educational process. The work analyzes, summarizes and systemizes research on the problem of the use of recommender information systems in e-trading has been carried out. The types and models of the recommender information systems are analyzed, methods and algorithms of building recommender systems on the basis of machine learning are determined, the possibilities of using machine learning algorithms for construction of different types of reference systems are considered, tools for developing the recommender system in electronic trade are explored. Tasks are developed for a laboratory practicum of electronic trading education course. The results of the study are planned to summarize for development of recommendations for the using of e-trading recommender systems in the learning process.
Метою дослідження є вивчення процесів формування рекомендаційних інформаційних систем в електронній торгівлі та аналіз процесу навчання рекомендаційних систем з метою використання у навчальній дисципліні «Електронна торгівля». Задачами дослідження є вивчення загальної проблематики використання рекомендаційних систем електронної торгівлі, аналіз існуючих підходів до побудови рекомендаційних інформаційних систем в електронній торгівлі, вивчення механізмів впровадження рекомендаційних інформаційних систем в механізми електронної торгівлі. Об’єктом дослідження є процеси визначення споживчих пріоритетів в електронній торгівлі. Предметом дослідження є рекомендаційні системи та використання інформаційних засобів управління електронною торгівлею в навчальному процесі. У роботі проведено аналіз, узагальнення та систематизація досліджень з проблеми використання рекомендаційних інформаційних систем в електронній торгівлі. Проаналізовано типи та моделі рекомендаційних інформаційних систем, визначено методи та алгоритми побудови рекомендаційних систем на основі машинного навчання, розглянуто можливості використання алгоритмів машинного навчання для побудови різних типів рекомендаційних систем, досліджено інструментальні засоби для розробки рекомендаційної системи в електронній комерції. Розроблено завдання до лабораторного практикуму з дисципліни «Електронна торгівля» на основі використання рекомендаційних систем. Результати дослідження планується узагальнити для формування рекомендацій щодо використання рекомендаційних систем електронної торгівлі в навчальному процесі. |
|
| Publisher |
State institution of higher education «Kryvyi Rih National University»
|
|
| Date |
2018-05-14
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://ccjournals.eu/ojs/index.php/nocote/article/view/830
|
|
| Source |
New computer technology; Vol 16 (2018); 147-151
Новітні комп'ютерні технології; Том 16 (2018); 147-151 Новые компьютерные технологии; Том 16 (2018); 147-151 2309-1460 |
|
| Language |
ukr
|
|
| Relation |
http://ccjournals.eu/ojs/index.php/nocote/article/view/830/860
|
|