РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА ПРИМЕРЕ КНИЖНОГО ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНА.

Аннотация

In this paper, we consider the development and implementation of recommender system algorithms in the context of an online bookstore. By using data analysis, machine learning and artificial intelligence techniques, online bookstores can effectively capture user preferences and offer book recommendations relevant to each user. These personalized recommendations not only help users discover new and engaging content, but also help increase user engagement. Key words: system, algorithms, user, reader, purchase, opportunities, purchase. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА ПРИМЕРЕ КНИЖНОГО ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНА. Аннотация. В данной статье мы рассматриваем разработку и реализацию алгоритмов рекомендательной системы в контексте книжного интернет-магазина. Используя анализ данных, машинное обучение и методы искусственного интеллекта, книжные интернет-магазины могут эффективно улавливать предпочтения пользователей и предлагать книжные рекомендации, актуальные для каждого пользователя. Эти персонализированные рекомендации не только помогают пользователям находить новый интересный контент, но и повышают вовлеченность пользователей. Ключевые слова: система, алгоритмы, пользователь, читатель, покупка, возможности, покупка. Onlayn kitob do'konlari kitobxonlarning kitoblarni kashf qilish, sotib olish va ular bilan shug'ullanish usullarini inqilob qildi. Ko'p miqdorda kontent mavjud bo'lganligi sababli, foydalanuvchilar ko'pincha o'zlarining qiziqishlari va afzalliklariga mos keladigan kitoblarni topish uchun keng imkoniyatlar qatorida harakat qilish muammosiga duch kelishadi. Ushbu muammoni hal qilish va foydalanuvchi tajribasini yaxshilash uchun onlayn kitob do'konlari tobora ko'proq tavsiya qiluvchi tizimlarga - foydalanuvchi xatti-harakatlarini tahlil qilish, naqshlarni aniqlash va individual foydalanuvchilarning didiga moslashtirilgan tavsiyalar berish uchun 1 93 International scientific journal ISSN: 2181-3906 «MODERN SCIENCE АND RESEARCH» 2024 VOLUME 3 / ISSUE 4 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ mo'ljallangan murakkab algoritmlarga murojaat qilmoqda.Onlayn kitob do'konlarida tavsiyalar tizimi algoritmlarining asosiy maqsadi foydalanuvchilarga o'zlarining noyob o'qish afzalliklariga mos keladigan shaxsiylashtirilgan ko'rish va xarid qilish tajribasini taqdim etishdir. Ko‘rib chiqish tarixi, qidiruv so‘rovlari, kitob xaridlari, reytinglar va sharhlar kabi foydalanuvchilarning o‘zaro aloqasi ma’lumotlarini tahlil qilish orqali ushbu algoritmlar foydalanuvchilarning o‘ziga xos qiziqishlari, janrlari, mualliflari va o‘qish odatlariga mos keladigan shaxsiy tavsiyalar yaratishi mumkin. Birgalikda filtrlash, kontentga asoslangan filtrlash va gibrid tavsiyalar yondashuvlari orqali onlayn kitob do'konlari foydalanuvchilarga ularning adabiy didi va afzalliklariga mos keladigan kitoblarning saralangan tanlovini taklif qilishi mumkin. Bundan tashqari, tavsiya qiluvchi tizim algoritmlari onlayn kitob doʻkonlariga oʻz inventarlarini boshqarishni optimallashtirish, kitob savdosini oshirish va mijozlarni ushlab turishni yaxshilash imkonini beradi. Foydalanuvchilarga ularning afzalliklari va xatti-harakatlari asosida tegishli kitoblarni tavsiya qilish orqali onlayn kitob do'konlari muvaffaqiyatli kitob xarid qilish ehtimolini oshirishi, unchalik mashhur bo'lmagan nomlarning ko'rinishini oshirishi va foydalanuvchilarning platformada faolligini oshirishi mumkin. Bundan tashqari, shaxsiylashtirilgan va interaktiv xarid qilish tajribasini rag'batlantirish orqali onlayn kitob do'konlari sodiq mijozlar bazasini rivojlantirishi va o'zlarini sifatli tavsiyalar va saralangan kitob tanlovlarini izlayotgan kitobxonlar uchun borish joyiga aylantirishi mumkin. Bugungi raqamli asrda onlayn xarid qilish platformalari foydalanuvchi tajribasini shaxsiylashtirish, mijozlar ehtiyojini qondirish va sotishni oshirish uchun tavsiya qiluvchi tizimlardan tobora ko'proq foydalanmoqda. Tavsiya qiluvchi tizimlar foydalanuvchi ma'lumotlari va afzalliklarini tahlil qilish uchun algoritmlardan foydalanadi, foydalanuvchi manfaatlariga mos keladigan mahsulot yoki xizmatlar uchun shaxsiy tavsiyalar beradi. Onlayn kitob do'koni kontekstida tavsiya qiluvchi tizimning samarali algoritmlarini ishlab chiqish va joriy etish foydalanuvchilarning faolligini oshirishga, savdo hajmini oshirishga va mijozlar uchun yanada moslashtirilgan xarid tajribasini yaratishga yordam beradi. Ushbu maqola onlayn kitob do'koni uchun tavsiyanomalar tizimi algoritmlarini ishlab chiqish jarayonini o'rganadi, bunda tavsiya etish texnikalarining har xil turlariga va ularning foydalanuvchi ishtiroki va qoniqishiga ta'siriga e'tibor qaratiladi. 1. Birgalikda filtrlash: Birgalikda filtrlash tavsiyalar berishda foydalanuvchi xatti-harakati va afzalliklariga tayangan holda tavsiya qiluvchi tizimlarda eng ko'p qo'llaniladigan usullardan biridir. Onlayn kitob do'koni kontekstida hamkorlikdagi filtrlash namunalarni aniqlash va o'xshash didga ega foydalanuvchilarga tegishli kitoblarni tavsiya qilish