Персоналізовані рекомендації парфумів в електронній комерції за допомогою машинного навчання

Abstract

У роботі розглядається розробка веб-сервісу для онлайн-продажу парфумів, що використовує методи машинного навчання для створення персоналізованих рекомендацій. Основна увага приділена розробці інтерфейсу користувача, який враховує потреби цільової аудиторії та забезпечує зручність взаємодії з платформою. Використання методів TF-IDF та косинусної схожості дозволяє формувати точні персоналізовані рекомендації на основі вподобань користувача, що підвищує ефективність пошуку і продажів та забезпечує інтеграцію штучного інтелекту з функціональністю веб-платформи.

The paper discusses the development of a web service for the online sale of perfumes, using machine learning methods to create personalized recommendations. The focus is on developing a user interface that takes into account the needs of the target audience and provides a convenient interaction with the platform. The use of TF-IDF and cosine similarity methods allows you to generate accurate personalized recommendations based on user preferences, which increases the efficiency of search and sales and ensures the integration of artificial intelligence with the functionality of the web platform.