Розроблення архітектури інтелектуальної системи поширення комерційного контенту в інтернет-прострі на основі SEO-технологій, нейронних мереж та Machine Learning

We have considered a task on designing an intelligent system of commercial distribution of informational products using a personalized approach to visitors based on the categories and tags of content that interests visitors. A general standard architecture of appropriate system has been developed using methods and personalization tools in the Internet environment with a core of automated recommendation of tags (categories) in the form of a neural network with controlled training. A personalized approach to the web site user results in a higher rate of sales. The system that was developed on the basis of modern SEO technologies considering the metrics for assessing the operation of an information and search module in the system makes it possible to select relevant content according to the user's personalized interests. The system has classes and subclasses that include real commercial informational products, interrelated by the built logical links, whose application promotes the intelligent supply of content based on the personalization of needs and interests of the user. In addition, based on modern methods of Machine Learning, the designed system learns to refine the results from searching the content in demand according to the personalized user's preferences. Personalization algorithms make it possible to associate each user with a list of products that are most likely to be of interest, and can predict what customers may want to see even if they are not aware of it yet. The aim of the intelligent system of e-commerce is to represent unique content based on the personalization approach and the use of tags. In addition to a standard text introduction of categories and tags based on images and product descriptions, the designed automation process defines tags and product categories. Recognition of context using deep neural networks now provides a technology for automated addition of tags to the description of goods at e-commerce web sites. The methods can be used to categorize facial expressions and recognize emotionsРассмотрена проблема проектирования интеллектуальной системы коммерческого распространения информационных продуктов с применением персонализированного подхода к посетителям на основе категорий и тегов интересного посетителям контента. Разработана общая типовая архитектура соответствующей системы с использованием методов и средств персонализации в Интернет-среде с ядром автоматического рекомендации тегов (категорий) в виде нейросети с контролируемым обучением. Персонализированный подход к пользователю сайта приводит к более высокого коэффициента продаж. Разработана система на основе современных методов SEO-технологий с учетом метрик оценки работы информационно-поискового модуля системы позволяет подбирать релевантный контент согласно интересов персонализированного пользователя. Система обладает классами и подклассами, к которым относятся реальные коммерческие информационные продукты, между которыми построены логические связи с помощью которых происходит интеллектуальная подача контента на основе персонализации потребностей и интересов пользователя. Также на основе современных методов Machine Learning разработана система учится уточнять результаты поиска востребованного контента согласно персонализации предпочтений пользователя. Алгоритмы персонализации позволяют связать каждого пользователя со списком продуктов, которые вероятнее всего его заинтересуют, а также могут прогнозировать то, что клиенты могут хотеть видеть, даже если еще не знают об этом. Целью интеллектуальной системы электронной коммерции является подача уникального контента на основе подхода персонализации и использование тегов. Кроме обычного текстового ввода категорий и тегов на основе изображений и описания продукта, разработанный процесс автоматизации определения тегов и категорий товара. Распознавания контекста с помощью глубоких нейронных сетей теперь обеспечивает технологию автоматического добавления тегов в описания товара сайтов электронной коммерции. Методы можно использовать для классификации мимики и распознавания эмоцийРозглянута проблема проектування інтелектуальної системи комерційного поширення інформаційних продуктів із застосуванням персоналізованого підходу до відвідувачів на основі категорій та тегів цікавого відвідувачам контенту. Розроблена загальна типова архітектура відповідної системи з використанням методів та засобів персоналізації в Інтернет-середовищі із ядром автоматичного рекомендування тегів (категорій) у вигляді нейромережі з контрольованим навчанням. Персоналізований підхід до користувача сайту призводить до більш високого коефіцієнта продаж. Розроблена система на основі сучасних методів SEO-технологій з врахування метрик оцінювання роботи інформаційно-пошукового модуля системи дозволяє підбирати релевантний контент згідно інтересів персоналізованого користувача. Система володіє класами та підкласами, до яких належать реальні комерційні інформаційні продукти, між якими побудовані логічні зв`язки, за допомогою яких відбувається інтелектуальна подача контенту на основі персоналізації потреб та зацікавлень користувача. Також на основі сучасних методів Machine Learning розроблена система навчається уточнювати результати пошуку затребуваного контенту згідно персоналізації вподобань користувача. Алгоритми персоналізації дозволяють пов’язати кожного користувача з списком продуктів, які найімовірніше його зацікавлять, а також можуть прогнозувати те, що клієнти можуть хотіти бачити, навіть якщо ще не знають про це. Метою інтелектуальної системи е-комерції є подача унікального контенту на основі підходу персоналізації та використання тегів. Окрім звичайного текстового введення категорій та тегів на основі зображень та опису продукту, розроблений процес автоматизації визначення тегів та категорій товару. Розпізнавання контексту за допомогою глибоких нейронних мереж тепер забезпечує технологію автоматичного додавання тегів в описи товару сайтів е-комерції. Методи можна використовувати для класифікації міміки і розпізнання емоці

Розроблення архітектури інтелектуальної системи поширення комерційного контенту в інтернет-прострі на основі SEO-технологій, нейронних мереж та Machine Learning

We have considered a task on designing an intelligent system of commercial distribution of informational products using a personalized approach to visitors based on the categories and tags of content that interests visitors. A general standard architecture of appropriate system has been developed using methods and personalization tools in the Internet environment with a core of automated recommendation of tags (categories) in the form of a neural network with controlled training. A personalized approach to the web site user results in a higher rate of sales. The system that was developed on the basis of modern SEO technologies considering the metrics for assessing the operation of an information and search module in the system makes it possible to select relevant content according to the user's personalized interests. The system has classes and subclasses that include real commercial informational products, interrelated by the built logical links, whose application promotes the intelligent supply of content based on the personalization of needs and interests of the user. In addition, based on modern methods of Machine Learning, the designed system learns to refine the results from searching the content in demand according to the personalized user's preferences. Personalization algorithms make it possible to associate each user with a list of products that are most likely to be of interest, and can predict what customers may want to see even if they are not aware of it yet. The aim of the intelligent system of e-commerce is to represent unique content based on the personalization approach and the use of tags. In addition to a standard text introduction of categories and tags based on images and product descriptions, the designed automation process defines tags and product categories. Recognition of context using deep neural networks now provides a technology for automated addition of tags to the description of goods at e-commerce web sites. The methods can be used to categorize facial expressions and recognize emotionsРассмотрена проблема проектирования интеллектуальной системы коммерческого распространения информационных продуктов с применением персонализированного подхода к посетителям на основе категорий и тегов интересного посетителям контента. Разработана общая типовая архитектура соответствующей системы с использованием методов и средств персонализации в Интернет-среде с ядром автоматического рекомендации тегов (категорий) в виде нейросети с контролируемым обучением. Персонализированный подход к пользователю сайта приводит к более высокого коэффициента продаж. Разработана система на основе современных методов SEO-технологий с учетом метрик оценки работы информационно-поискового модуля системы позволяет подбирать релевантный контент согласно интересов персонализированного пользователя. Система обладает классами и подклассами, к которым относятся реальные коммерческие информационные продукты, между которыми построены логические связи с помощью которых происходит интеллектуальная подача контента на основе персонализации потребностей и интересов пользователя. Также на основе современных методов Machine Learning разработана система учится уточнять результаты поиска востребованного контента согласно персонализации предпочтений пользователя. Алгоритмы персонализации позволяют связать каждого пользователя со списком продуктов, которые вероятнее всего его заинтересуют, а также могут прогнозировать то, что клиенты могут хотеть видеть, даже если еще не знают об этом. Целью интеллектуальной системы электронной коммерции является подача уникального контента на основе подхода персонализации и использование тегов. Кроме обычного текстового ввода категорий и тегов на основе изображений и описания продукта, разработанный процесс автоматизации определения тегов и категорий товара. Распознавания контекста с помощью глубоких нейронных сетей теперь обеспечивает технологию автоматического добавления тегов в описания товара сайтов электронной коммерции. Методы можно использовать для классификации мимики и распознавания эмоцийРозглянута проблема проектування інтелектуальної системи комерційного поширення інформаційних продуктів із застосуванням персоналізованого підходу до відвідувачів на основі категорій та тегів цікавого відвідувачам контенту. Розроблена загальна типова архітектура відповідної системи з використанням методів та засобів персоналізації в Інтернет-середовищі із ядром автоматичного рекомендування тегів (категорій) у вигляді нейромережі з контрольованим навчанням. Персоналізований підхід до користувача сайту призводить до більш високого коефіцієнта продаж. Розроблена система на основі сучасних методів SEO-технологій з врахування метрик оцінювання роботи інформаційно-пошукового модуля системи дозволяє підбирати релевантний контент згідно інтересів персоналізованого користувача. Система володіє класами та підкласами, до яких належать реальні комерційні інформаційні продукти, між якими побудовані логічні зв`язки, за допомогою яких відбувається інтелектуальна подача контенту на основі персоналізації потреб та зацікавлень користувача. Також на основі сучасних методів Machine Learning розроблена система навчається уточнювати результати пошуку затребуваного контенту згідно персоналізації вподобань користувача. Алгоритми персоналізації дозволяють пов’язати кожного користувача з списком продуктів, які найімовірніше його зацікавлять, а також можуть прогнозувати те, що клієнти можуть хотіти бачити, навіть якщо ще не знають про це. Метою інтелектуальної системи е-комерції є подача унікального контенту на основі підходу персоналізації та використання тегів. Окрім звичайного текстового введення категорій та тегів на основі зображень та опису продукту, розроблений процес автоматизації визначення тегів та категорій товару. Розпізнавання контексту за допомогою глибоких нейронних мереж тепер забезпечує технологію автоматичного додавання тегів в описи товару сайтів е-комерції. Методи можна використовувати для класифікації міміки і розпізнання емоці

Design of the Architecture of an Intelligent System for Distributing Commercial Content in the Internet Space Based on SEO-technologies, Neural Networks, and Machine Learning

We have considered a task on designing an intelligent system of commercial distribution of informational products using a personalized approach to visitors based on the categories and tags of content that interests visitors. A general standard architecture of appropriate system has been developed using methods and personalization tools in the Internet environment with a core of automated recommendation of tags (categories) in the form of a neural network with controlled training. A personalized approach to the web site user results in a higher rate of sales. The system that was developed on the basis of modern SEO technologies considering the metrics for assessing the operation of an information and search module in the system makes it possible to select relevant content according to the user's personalized interests. The system has classes and subclasses that include real commercial informational products, interrelated by the built logical links, whose application promotes the intelligent supply of content based on the personalization of needs and interests of the user. In addition, based on modern methods of Machine Learning, the designed system learns to refine the results from searching the content in demand according to the personalized user's preferences. Personalization algorithms make it possible to associate each user with a list of products that are most likely to be of interest, and can predict what customers may want to see even if they are not aware of it yet. The aim of the intelligent system of e-commerce is to represent unique content based on the personalization approach and the use of tags. In addition to a standard text introduction of categories and tags based on images and product descriptions, the designed automation process defines tags and product categories. Recognition of context using deep neural networks now provides a technology for automated addition of tags to the description of goods at e-commerce web sites. The methods can be used to categorize facial expressions and recognize emotion