Аналіз моделей, методів та технологій створення персоналізованого контенту в системам B2B електронної комерції

Анотація

Зростання фінансової значущості та структурної складності сегмента ринку систем B2B електронної комерції, а також необхідністю підвищення його ефективності зумовило актуальність проведення системного аналізу моделей, методів та технологій створення персоналізованого контенту в таких системах. Визначено особливості B2B комерції та проведено порівняння систем B2B та B2C за основними показниками. Проведено аналізу існуючих моделей, методів та технології створення персоналізованого контенту в системах B2B електронної комерції, а саме алгоритмів пошуку частих наборів товарів Apriori, FP-Growth, Eclat , що дозволяють виявляти комбінації товарів, які часто замовляються разом, метрик якості асоціативних правил (підтримка, достовірність, lift, conviction) для оцінювання значущості та корисності знайдених закономірностей в замовленнях товарів. Обгрунтовано необхідність розробки моделей афінітивного аналізу транзакційних і поведінкових даних у поєднанні з методами класифікації клієнтів для підвищення персоналізації товарного, інформаційного та рекомендаційного контенту системи B2B електронної комерції