%0 Journal Article
%A Усмонов, Махсуд
%A Ахматова, Дурдона
%A Негматова, Севинч
%D 2024
%F uzindex:184
%J International innovation and researches
%N 1
%P 56-69
%T РАЗРАБОТКА ИННОВАЦИОННЫХ МЕХАНИЗМОВ РЕКОМЕНДАЦИЙ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ОПЫТА НА ТОРГОВОЙ ПЛАТФОРМЕ
%U https://uzindex.com/id/eprint/184/
%V 1
%X <p><em>Эта статья посвящена разработке инновационных рекомендаций и механизмов персонализации для улучшения пользовательского опыта на торговой платформе. Цель состоит в том, чтобы предоставить пользователям индивидуальные и актуальные рекомендации по продуктам, тем самым повышая вовлеченность и удовлетворенность пользователей. Передовые методы анализа данных и алгоритмы машинного обучения используются для анализа предпочтений пользователей, исторических данных о покупках и контекстной информации. Используя эту информацию, механизм рекомендаций генерирует персонализированные рекомендации, соответствующие интересам и предпочтениям каждого пользователя. Кроме того, в статье исследуется реализация механизмов динамической персонализации, таких как адаптивные пользовательские интерфейсы и обновления в реальном времени, для создания беспрепятственного и интуитивно понятного процесса совершения покупок. Результаты подчеркивают потенциал этих инновационных подходов для значительного повышения вовлеченности пользователей, повышения коэффициентов конверсии и укрепления долгосрочной лояльности клиентов на торговых платформах.</em></p>