تحلیل روندها و فرصت های هوش مصنوعی در توصیه های شخصی سازی شده محصول

این پژوهش با هدف بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در سیستم های شخصی سازی توصیه های محصول در تجارت الکترونیک انجام شده است. با توجه به تحولات فناوری و نقش هوش مصنوعی در بهبود تجربه مشتری، این مطالعه به دنبال شناسایی روش هایی است که هوش مصنوعی می تواند به سیستم های توصیه گر کمک کند تا پیشنهادهای دقیق تر و مرتبط تری ارائه دهند. روش تحقیق مورد استفاده، مرور سیستماتیک منابع است که با جستجو در پایگاه های علمی معتبر مانند ACM، ScienceDirect، و Scopus و با کلیدواژه های مرتبط از سال ۲۰۲۰ تاکنون انجام شده است. یافته ها نشان می دهد که هوش مصنوعی در پنج حوزه اصلی به سیستم های توصیه گر کمک می کند: ۱) مدیریت سربار اطلاعات از طریق الگوریتم های یادگیری عمیق، ۲) سیستم های بهبود تعامل کاربر سیستم های با استفاده از چت بات های هوشمند، ۳) سیستم های تحلیل احساسات و عقیده کاوی برای درک ترجیحات مشتریان، ۴) افزایش دقت پیش بینی با شبکه های عصبی و یادگیری ماشین، و ۵) حل مشکل پراکندگی داده ها با تکنیک هایی مانند یادگیری انتقالی. همچنین، پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان ابزارهای مکمل شناسایی شدند. نتایج نشان می دهد که هوش مصنوعی نه تنها کارایی سیستم های توصیه گر را افزایش می دهد، بلکه به یک مزیت رقابتی برای کسب وکارهای تجارت الکترونیک تبدیل شده است. با این حال، چالش هایی مانند مسئله شروع سرد و نیاز به داده های باکیفیت همچنان وجود دارند که نیازمند پژوهش های آینده هستند.

Keywords:

هوش مصنوعی , تجاره الکترونیک , سیستم های توصیه گر , شخصی سازی محصول