YOGYAKARTA – 应用于电子商务的推荐系统已经成为一件常见的事情。事实上,该系统非常重要,因为它间接地帮助消费者解决他们在选择产品时感到困惑的问题。但是,为了使输出更加详细和个性化,建议系统必须继续完善。因此,印度尼西亚电子商务的基于AI的推荐系统是值得考虑的事情。
人工智能(AI)和机器学习(ML)相结合的系统,用于在市场上产生消费者想要哪些产品的预测。该系统通过实时和大规模分析客户数据而起作用。
AI 和ML 将处理购买历史记录、点球流、页面浏览持续时间、地理位置、与内容的互动等数据。然后分析数据,直到产生父亲。从父亲那里,可以研究行为,甚至消费者的兴趣。
发表在《计算机系统信息技术计算机期刊》(JUKTISI)上的一项研究中指出,人工智能系统提供的准确性水平可以更加详细。电子商务用户数据中隐藏的模式将继续由机器学习和深度学习研究。
人工智能系统向客户提供推荐产品的准确性越高,用户对在线购物平台的忠诚度就越高。不止于此,销售转换也将上升,电子商务在市场其他地方竞争中的地位也将更加强大。
向客户提供产品推荐时,人工智能的工作原理确实相当复杂而复杂。但是,人工智能在推荐产品时至少应用了三个概念,即以下。
该系统的实施是通过研究哪些产品像您一样的人喜欢或购买。例如,您是爱好钓鱼的人。另一方面,那些爱好您购买A,B和C.产品的人将向您推荐A,B,C产品。
基于内容的过滤是一种基于用户使用过的内容或产品特性的相似性的推荐方法。人工智能将分析用户购买、看到或喜欢的产品的属性,然后推荐具有类似特性的其他产品。
例如,如果您购买A型手机,该系统将推荐其他具有相似功能或相关性的产品,例如兼容此类型的软件、充电器或手机配件。
混合方法是一种系统,采用协作过滤和基于内容的过滤的组合。因此,产品的建议将更加准确。
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