بررسی راهکارهای سیستم های توصیه گر در تجارت الکترونیک

با گسترش سریع تجارت الکترونیک سیستم های توصیه گر به عنوان ابزاری کلیدی برای ارائه پیشنهادهای شخصی سازی شده و بهبود تجربه کاربری شناخته شده اند. این مقاله به بررسی جامع تکنیک های مختلف سیستم های توصیه گر، از جمله الگوریتم های یادگیری ماشین، مدل های پیش آموزش دیده زبانی و بهره گیری از مدل های بزرگ زبانی جهت افزایش دقت و کارایی می پردازد. همچنین چالش های مهمی مانند مسئله شروع سرد، مقیاس پذیری در محیط های تجارت الکترونیک، مشکل داده های بلند-دم (Long-Tail) و تحلیل داده سرد (Cold-Start) بررسی شده است. نقش فناوری های پیشرفته هوش مصنوعی از جمله گراف عصبی و تحلیل احساسات در ارتقای عملکرد توصیه گرها نیز مورد توجه قرار گرفته است. در نهایت تاثیر سیستم های توصیه گر بر بهبود نرخ کلیک، فروش و انتخاب و به کارگیری هوشمندانه این راهکارها نقش تعیین کننده ای در موفقیت کسب و کارهای تجارت الکترونیک دارد.

کلیدواژه ها:

تجارت الکترونیک ، شروع سرد ، داده های بلند-دم ، سیستم های توصیه گر