Data mining of commodity proposals based on context recommendations

Інтернет-технології є невід’ємною складовою відносин, які виникають у сучасному суспільстві. Через швидке впровадження та зручність електронних майданчиків, прогнозовано зростає попит на ринку IT-продуктів для рекомендаційних систем. У статті розглянуті різноманітні обмеження поточних рекомендаційних методів та обговорено можливі розширення, що можуть покращити рекомендаційні можливості та зробити їх більш ціностними для широкого кола додатків. Ці розширення включають покращення сприймання користувачів та елементів, включення контекстної інформації в рекомендаційний процес, підтримка багатокритеріальних рейтингів та надання більш гнучких і водночас менш нав’язливих типів рекомендацій. Важливу роль відіграє інтеграція діяльності, якаполягає у підтримці усіх аспектів електронної комерції від виконання транзакцій до підтримки мережі постачання, що дає змогу спростити документообіг та збільшити вигоду учасників.Направленість даної розробки – проводити аналітичну обробку даних торгівельних майданчиків, на основі контекстних рекомендацій, об’єктивний аналіз та здійснювати актуальний моніторинг ділової активності на торговельному майданчику. Розглянуто задачу складання різноманітних аналітичних звітів, що дозволить учасникам ринку IT-продуктів для рекомендаційних систем об’єктивно і своєчасно аналізувати розвиток ситуації на ринку, виявляти існуючі та прогнозні тенденції. Побудова сфери надання інтелектуальних аналітичних послуг здійснюється для залучення додаткових учасників, або якісно нових гравців ринку та одержання додаткового прибутку.Для обробки доцільно використовувати принципово нові технології Data Mining, що дозволить отримати якісно цінні дані. Data Mining – це технологія, призначена для пошуку у великих інформаційних масивах неочевидних даних, об’єктивних, корисних на практиці закономірностей.Internet technologies are an integral part of the relationship that arises in modern society. The rapid introduction and convenience of electronic platforms triggered the projected growth in demand in the market for IT products for recommender systems.The article discusses various limitations of current recommender methods and discusses possible extensions that can improve the recommender capabilities and make them more valuable for a wide range of applications. These extensions include improving the perception of users and elements, including contextual information in the recommendatory process, supporting multi-criteria ratings and providing more flexible and at the same time less intrusive types of recommendations.When integrating the relevant information technology to develop a commodity proposals environment, it is therefore necessary to consider the personalization requirements of the proposal to ensure that the technology achieves its intended result. This study therefore sought to apply context aware technology and recommendation algorithms to develop a system realize personalized goals in a context aware manner and improve commodity proposals effectiveness.In order to offer context-aware and personalized information, intelligent processing techniques are necessary. Different initiatives considering many contexts have been proposed, but users preferences need to be learned to offer contextualized and personalized services, products or information. Therefore, this paper proposes an agent-based architecture for context-aware and personalized event recommendation based on ontology and the spreading algorithm. The use of ontology allows to define the domain knowledge model, while the spreading activation algorithm learns user patterns by discovering user interests.Also from the statistical observation, it is found that there exists a higher level agreement towards the system between the participants of both end users and expert

An Intelligent QoS Identification for Untrustworthy Web Services Via Two-phase Neural Networks

QoS identification for untrustworthy Web services is critical in QoS management in the service computing since the performance of untrustworthy Web services may result in QoS downgrade. The key issue is to intelligently learn the characteristics of trustworthy Web services from different QoS levels, then to identify the untrustworthy ones according to the characteristics of QoS metrics. As one of the intelligent identification approaches, deep neural network has emerged as a powerful technique in recent years. In this paper, we propose a novel two-phase neural network model to identify the untrustworthy Web services. In the first phase, Web services are collected from the published QoS dataset. Then, we design a feedforward neural network model to build the classifier for Web services with different QoS levels. In the second phase, we employ a probabilistic neural network (PNN) model to identify the untrustworthy Web services from each classification. The experimental results show the proposed approach has 90.5% identification ratio far higher than other competing approaches.Comment: 8 pages, 5 figure

STRATEGI PEMASARAN UMKM SEBAGAI SELLER PADA E-MARKETPLACE (Studi pada Pelanggan Shopee di Indonesia)

This study aims to analyze the influence of reputation, price, and information quality on the purchasing decisions of Shopee e-marketplace customers in Indonesia. So, an effective and efficient strategy can be found for MSMEs as sellers at Shopee to improve purchasing decisions. The method used is a quantitative method with a verification approach that aims to test a hypothesis, which is to determine the influence of reputation, price, and quality of information on the purchasing decisions of Shopee customers in Indonesia. The results showed that reputation, price, and information quality had a positive and significant effect on purchasing decisions, where information quality had the highest effect. Thus, MSMEs can apply the main strategy in selling their products through e-marketplaces, by improving the quality of information about the store or the products they own. Then, build a reputation and determine the appropriate price

The use of active learning in a situation of a cyclical cold start of the recommender system ..

Досліджено проблему побудови рекомендацій для систем електронної комерції в умовах циклічного холодного старту. Дана проблема виникає при постійній зміні інтересів користувачів протягом строку використання рекомендаційної підсистеми. Існуючі підходи до формування рекомендацій в умовах холодного старту засновані на поступовому накопиченні інформації про споживача і тому не забезпечують релевантних рекомендацій у випадку циклічних змін у їх діяльності та інтересах. Для вирішення цієї проблеми пропонується враховувати аспект зміни інтересів користувачів щодо товарів та послуг в часі. Мета даної роботи полягає в уточнення принципів активного навчання для побудови рекомендацій в умовах зміни інтересів споживачів з тим, щоб забезпечити поетапне уточнення персональних рекомендацій «холодним» споживачам. Отримані результати містять у собі деталізовану задачу формування рекомендацій, та уточнені принципи активного навчання. Виділено ключову особливість циклічного холодного старту в рекомендаційній системі, що полягає в обмеженості періоду, протягом якого може бути доповнена та уточнена інформація про клієнта системи електронної комерції. Зазначена особливість обумовлює потребу у врахуванні аспекту часу при формуванні рекомендацій щодо вибору товарів та послуг. Сформульовано задачу формування рекомендацій в умовах циклічного холодного старту як задачу ітеративного доповнення та уточнення даних нового «холодного» користувача патернами найбільш розповсюджених циклів поведінки споживачів з подальшим використанням колаборативної фільтрації уточнених даних для формування рекомендацій. Доповнено принципи застосування активного навчання для умов циклічного холодного старту на основі використання типових послідовностей дій користувача у часі. Вказані принципи дозволяють коригувати вхідні дані для «холодного» користувача за допомогою евристичної стратегії, що враховує зміни у патернах поведінки споживачів. Патерни поведінки відображають циклічні зміни інтересу споживачів щодо товарів та послуг, що пропонує система електронної комерції.The problem of constructing recommendations for electronic commerce systems under conditions of cyclic cold start is investigated. This problem occurs with the constant change of user interests over the period of use of the reference subsystem. Existing approaches to forming recommendations in a cold start are based on the gradual accumulation of consumer information and therefore do not provide relevant recommendations in the event of cyclical changes in their activities and interests. To address this problem, it is proposed to take into account the aspect of changing user interests in relation to goods and services in time. The purpose of this work is to clarify the principles of active training to build recommendations in the changing consumer interests in order to provide a step-by-step refinement of personal recommendations to "cold" consumers. The obtained results contain a detailed task of forming recommendations, and the principles of active training are specified. The key feature of the cyclic cold start in the reference system is distinguished, which is the limited period during which the information about the customer of the electronic commerce system can be supplemented and refined. This feature makes it necessary to take into account the aspect of time when forming recommendations on the choice of goods and services. The problem of forming recommendations in the conditions of cyclic cold start is formulated as a task of iterative addition and refinement of the data of the new "cold" user by the patterns of the most common cycles of consumer behavior followed by the use of collaborative filtering of the refined data for the formulation of recommendations. The principles of active training for cyclic cold start conditions based on the use of typical sequence sequences of the user in time are supp emented. These principles allow you to adjust the input data for a "cold" user using a heuristic strategy that takes into account changes in patterns of consumer behavior. The patterns of behavior reflect cyclical changes in consumers' interest in the products and services offered by the e-commerce syste

AN INNOVATIVE FRAMEWORK FOR AUTO DYNAMIC SELECTION AND COMPOSITION OF WEB SERVICES

With the availability of ample amount of Web Services similar in functionality and varying in Quality of Service (QoS) over the web, it is essentially required to get the best-suited candidate services for the resultant composite service. QoS plays a decisive role in selecting web Services individually and Composite Web Service as a whole. Certainly, composition is one of the key properties of service-orientation to create new as well as advanced level services, by re-using the existing ones. In distributed environments, services having no quality guarantees, adversely affects the composition outcome. To find the best candidate services for the composition, researchers have opted either Users’ feedback or Providers’ published information but none of them have considered both of them together. In our approach, we have taken into consideration both the things (Users’ feedback and Providers’ published information) together in order to find the best candidate web services by cross verifying both of the information to ascertain the quality of the candidate web services. An innovative framework for the composition of web services along with the detailed methodology and algorithm has been discussed in the second half of the paper