Заказать ВКР МЭИ: «Разработка прототипа экспертной системы подбора товаров в интернет-магазине»

→ Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru,

Актуальность темы ВКР

В условиях высокой конкуренции в электронной коммерции персонализация предложений становится ключевым фактором успеха интернет-магазинов. Согласно исследованию McKinsey, интернет-магазины, внедрившие системы персонализации, отмечают рост конверсии на 25-30% и увеличение среднего чека на 15-20%. При этом, по данным Национальной ассоциации интернет-торговли, только 32% российских интернет-магазинов используют современные системы персонализации, что создает значительное конкурентное преимущество для тех, кто внедряет такие решения.

Актуальность темы подтверждается требованиями Руководства по написанию ВКР для МЭИ, которое акцентирует внимание на практической значимости разработок и их соответствии современным трендам искусственного интеллекта. Эффективная экспертная система подбора товаров должна не только рекомендовать продукты на основе истории покупок, но и учитывать контекст, предпочтения и текущие потребности пользователей, обеспечивая высокую точность рекомендаций.

Цель и задачи исследования

Цель исследования: Разработка прототипа экспертной системы подбора товаров для интернет-магазина "Эко-Товары", обеспечивающей персонализированные рекомендации и повышение конверсии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ поведения пользователей и процесса выбора товаров в интернет-магазине
• Определить ключевые факторы, влияющие на выбор товаров покупателями
• Разработать модель рекомендаций с использованием методов искусственного интеллекта
• Создать прототип интерфейса для отображения рекомендаций
• Реализовать алгоритмы подбора товаров и формирования рекомендаций
• Провести тестирование и оценку эффективности разработанной системы

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процесс выбора товаров пользователями в интернет-магазине "Эко-Товары".

Предмет исследования: Прототип экспертной системы подбора товаров для интернет-магазина.

В рамках исследования будут рассмотрены методы построения рекомендательных систем, подходы к анализу поведения пользователей, методы обработки данных для персонализации и обеспечение интеграции с интернет-магазином. Особое внимание будет уделено созданию системы, которая не только рекомендует товары на основе истории покупок, но и учитывает текущий контекст, сезонные предпочтения и поведение на сайте.

Примерный план (Содержание) ВКР

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современные подходы к персонализации в электронной коммерции
• 1.2. Анализ поведения пользователей в интернет-магазине "Эко-Товары"
• 1.3. Исследование существующих систем рекомендаций и их эффективности
• 1.4. Обоснование выбора методов и технологий для разработки системы
• 1.5. Определение требований к функциональности и интеграции

Глава 2. Разработка модели рекомендаций

• 2.1. Анализ факторов, влияющих на выбор товаров покупателями
• 2.2. Формирование персон покупателей и сценариев использования
• 2.3. Разработка математической модели рекомендаций
• 2.4. Проектирование архитектуры экспертной системы
• 2.5. Планирование процесса обучения системы на новых данных

Глава 3. Реализация и тестирование экспертной системы

• 3.1. Реализация алгоритмов подбора товаров с использованием Python и ML-библиотек
• 3.2. Разработка интерфейса для отображения рекомендаций на сайте
• 3.3. Интеграция с интернет-магазином на платформе WooCommerce
• 3.4. Тестирование точности рекомендаций и влияния на конверсию
• 3.5. Оценка эффективности и рекомендации по внедрению

Глава 4. Технико-экономическое обоснование разработки

• 4.1. Расчет экономического эффекта от внедрения экспертной системы
• 4.2. Анализ повышения конверсии и среднего чека
• 4.3. Оценка срока окупаемости проекта
• 4.4. Перспективы развития и масштабирования решения

Ожидаемые результаты и практическая значимость ВКР

В результате выполнения выпускной квалификационной работы будет разработан прототип экспертной системы подбора товаров, который:

• Повысит конверсию интернет-магазина на 25-30%
• Увеличит средний чек на 15-20% за счет эффективных cross-selling стратегий
• Снизит показатель отказов на 20-25% за счет персонализированного подхода
• Будет обучаться на основе новых данных, повышая точность рекомендаций
• Обеспечит интеграцию с существующей платформой интернет-магазина

Практическая значимость работы заключается в создании готового прототипа для конкретного интернет-магазина, который может быть адаптирован для использования в других компаниях электронной коммерции. Результаты исследования могут быть использованы студентами при изучении дисциплин "Машинное обучение", "Аналитика больших данных" и "Электронная коммерция".

Пример введения для ВКР

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью повышения конверсии и среднего чека в условиях высокой конкуренции на рынке электронной коммерции. Согласно исследованию McKinsey, интернет-магазины, внедрившие системы персонализации, отмечают рост конверсии на 25-30% и увеличение среднего чека на 15-20%. При этом, по данным Национальной ассоциации интернет-торговли, только 32% российских интернет-магазинов используют современные системы персонализации, что создает значительное конкурентное преимущество для тех, кто внедряет такие решения.

Анализ существующих исследований показывает, что работы Сидорова (2021) и Петровой (2022) посвящены отдельным аспектам рекомендательных систем, однако комплексного подхода к разработке экспертной системы подбора товаров с учетом контекста и обучения на новых данных не предложено. Существующие решения часто фокусируются на базовых алгоритмах рекомендаций, не обеспечивающих высокую точность и персонализацию.

Цель исследования: разработка прототипа экспертной системы подбора товаров для интернет-магазина "Эко-Товары", обеспечивающей персонализированные рекомендации и повышение конверсии. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: провести анализ поведения пользователей, определить ключевые факторы выбора, разработать модель рекомендаций, создать прототип интерфейса, реализовать алгоритмы подбора, провести тестирование. Объектом исследования является процесс выбора товаров пользователями в интернет-магазине, предметом — прототип экспертной системы подбора товаров. В работе будут использованы методы анализа поведения пользователей, методы машинного обучения, методы UX/UI дизайна и экономического анализа.

Заключение ВКР МЭИ

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы был разработан прототип экспертной системы подбора товаров для интернет-магазина "Эко-Товары". В первой главе проведен анализ современных подходов к персонализации в электронной коммерции, выявлены особенности поведения пользователей и определены требования к функциональности системы.

Во второй главе разработана модель рекомендаций: проанализированы факторы выбора товаров, сформированы персоны покупателей, разработана математическая модель и спроектирована архитектура системы. Третья глава посвящена реализации и тестированию: реализованы алгоритмы подбора товаров с использованием Python и ML-библиотек, разработан интерфейс для отображения рекомендаций, проведена интеграция с WooCommerce, протестирована точность рекомендаций и их влияние на конверсию. В четвертой главе представлено технико-экономическое обоснование разработки, подтверждающее экономическую целесообразность внедрения предложенного решения.

Практическая значимость работы заключается в создании прототипа, способного повысить конверсию на 25-30%, увеличить средний чек на 15-20% и снизить показатель отказов на 20-25%. Полученные результаты могут быть адаптированы для применения в других интернет-магазинах, что делает разработку востребованной на рынке. В перспективе экспертная система может быть расширена для учета дополнительных факторов, таких как социальные медиа и внешние данные, что позволит еще больше повысить ее эффективность. Результаты исследования соответствуют требованиям Руководства по написанию ВКР для МЭИ и демонстрируют высокую степень практической применимости.

Требования к списку источников

Список источников для ВКР по данной теме должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых 30% должны быть опубликованы за последние 3 года. Предпочтение отдается научным статьям из перечня ВАК, исследованиям в области машинного обучения и официальной документации по используемым технологиям.

Примеры корректно оформленных источников:

1. Сидоров В.Г. Рекомендательные системы в электронной коммерции // Электронная коммерция и бизнес. — 2022. — № 2. — С. 56-70.
2. Ricci F., Rokach L., Shapira B. Recommender Systems Handbook. — New York: Springer, 2021. — 842 p.
3. TensorFlow Recommenders Documentation [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.tensorflow.org/recommenders, свободный. — Дата обращения: 30.10.2023.

• Как написать введение для дипломной работы: инструкция и пример
• 7 проверенных способов повысить оригинальность диплома
• Как подготовить killer-презентацию для защиты