ОБЗОР ПОДХОДОВ К АНАЛИЗУ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНОВ И СИСТЕМ РЕКОМЕНДАЦИЙ

dc.contributor.author	Кеңесбай, М. М.
dc.contributor.author	Тохметов, А. Т.
dc.date.accessioned	2025-06-05T07:31:08Z
dc.date.available	2025-06-05T07:31:08Z
dc.date.issued	2025-04-16
dc.identifier.isbn	978-601-385-052-8
dc.identifier.uri	http://repository.enu.kz/handle/enu/24053
dc.description.abstract	В статье кратко рассматриваются современные методы анализа поведения пользователей интернет-магазинов и реализации систем рекомендаций. Приведены основные алгоритмы: коллаборативная, контентная фильтрация, гибридные и модели глубокого обучения. Обозначены их плюсы, минусы и перспективы развития в ecommerce.	ru
dc.language.iso	other	ru
dc.publisher	Л.Н.Гумилев атындағы ЕҰУ	ru
dc.subject	системы рекомендаций	ru
dc.subject	анализ поведения	ru
dc.subject	e-commerce	ru
dc.subject	коллаборативная фильтрация	ru
dc.subject	контентная фильтрация	ru
dc.subject	гибридные модели	ru
dc.subject	машинное обучение	ru
dc.title	ОБЗОР ПОДХОДОВ К АНАЛИЗУ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНОВ И СИСТЕМ РЕКОМЕНДАЦИЙ	ru
dc.type	Article	ru