خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Fashion Recommender Systems

توضیحاتی در مورد کتاب

این کتاب شامل مجموعه مقالات اولین کارگاه آموزشی سیستم‌های توصیه‌کننده در مد 2019 است. این کتاب نمای جدیدی از پیشرفت‌ها در زمینه سیستم‌های توصیه را با کاربرد متمرکز در تجارت الکترونیک، خرده‌فروشی و مد ارائه می‌دهد. این جلد شامل مشارکت‌های محققان دانشگاهی و صنعتی فعال در این زمینه جدید در حال ظهور است.

سیستم‌های توصیه‌کننده اغلب برای حل مشکلات پیچیده مختلف در این سناریو استفاده می‌شوند، مانند توصیه‌های مبتنی بر مد اجتماعی (لباس‌های الهام‌گرفته از تأثیرگذاران)، توصیه‌های محصول، یا توصیه‌های اندازه و تناسب.

تاثیر شبکه های اجتماعی و تاثیری که اینفلوئنسرهای مد بر انتخاب مردم برای خرید دارند غیرقابل انکار است. به عنوان مثال، بسیاری از افراد از اینستاگرام برای اطلاع از روندهای مد از تأثیرگذاران برتر استفاده می کنند، که به آنها کمک می کند تا لباس های مشابه یا حتی دقیق را از برندهای برچسب گذاری شده در پست خریداری کنند. هنگامی که ردیابی می شود، رفتار اجتماعی مشتریان می تواند راهنمای بسیار مفیدی برای وب سایت های خرید آنلاین باشد، بینش هایی را در مورد سبک هایی که مشتریان واقعاً به آنها علاقه مند هستند ارائه می دهد، و از این رو به فروشگاه های آنلاین در ارائه توصیه های بهتر و تسهیل جستجوی مشتریان برای لباس کمک می کند.

یکی دیگر از مشکلات شناخته شده برای توصیه اقلام مشابه، مقادیر زیاد لباس هایی است که می توان آنها را مشابه دانست، اما متعلق به برندهای مختلف است. تنها تکیه بر داده‌های ضمنی رفتار مشتری در آینده آتی برای تمایز بین توصیه‌ای که منجر به خرید و نگهداری یک کالا می‌شود، در مقابل توصیه‌ای که ممکن است منجر به پیروی مشتری از آن شود یا در نهایت آن را بازگرداند، کافی نخواهد بود. مورد

پیدا کردن سایز و تناسب مناسب برای لباس یکی از عوامل مهمی است که نه تنها بر تصمیم خرید مشتریان تأثیر می‌گذارد، بلکه بر رضایت آنها از پلتفرم‌های مد تجارت الکترونیک نیز تأثیر می‌گذارد. علاوه بر این، مقالات مد دارای تغییرات مهم در اندازه هستند. در نهایت، ترجیحات مشتری نسبت به اندازه مقاله و تناسب اندام آنها بسیار شخصی و ذهنی باقی می‌ماند که بر تعریف اندازه مناسب برای هر مشتری تأثیر می‌گذارد. مشکل بسیار چالش برانگیز تعیین اندازه و تناسب مناسب در طول سفر خرید آنها، که به نوبه خود باعث شده است که بیش از یک سوم بازگشت پوشاک ناشی از سفارش ندادن اندازه مناسب کالا باشد. این چالش فرصت بزرگی را برای تحقیق در سیستم‌های توصیه‌ای با اندازه و مناسب و راه‌حل‌های یادگیری ماشین با تأثیر مستقیم بر رضایت مشتری و سودآوری کسب‌وکار ارائه می‌کند.