Hệ thống gợi ý mỹ phẩm dựa trên đặc trưng mỹ phẩm và xu hướng làm đẹp : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính

Nhằm hỗ trợ các tổ chức doanh nghiệp trong việc lập kế hoạch, một số kỹ thuật phân tích trong kinh doanh được đưa ra, tuy nhiên vì lượng dữ liệu lớn chưa dự đoán chính xác kết quả. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, khai khoán...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Tác giả chính: Nguyễn, Trung Hiếu
Định dạng: Sách
Ngôn ngữ:Undetermined
Được phát hành: Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2020
Những chủ đề:
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Thư viện lưu trữ: Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ
LEADER 03140nam a2200229Ia 4500
001 CTU_239360
008 210402s9999 xx 000 0 und d
082 |a 005.74 
082 |b H309 
088 |a 8480101 
100 |a Nguyễn, Trung Hiếu 
245 0 |a Hệ thống gợi ý mỹ phẩm dựa trên đặc trưng mỹ phẩm và xu hướng làm đẹp : 
245 0 |b Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính 
245 0 |c Nguyễn Trung Hiếu ; Trần Việt Châu (Cán bộ hướng dẫn) 
260 |a Cần Thơ 
260 |b Trường Đại học Cần Thơ 
260 |c 2020 
520 |a Nhằm hỗ trợ các tổ chức doanh nghiệp trong việc lập kế hoạch, một số kỹ thuật phân tích trong kinh doanh được đưa ra, tuy nhiên vì lượng dữ liệu lớn chưa dự đoán chính xác kết quả. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, khai khoáng dữ liệu là một công cụ quản lý quan trọng, hỗ trợ các quyết định ban đầu của doanh nghiệp dựa trên dữ liệu thu thập được trong quá khứ nhằm giúp tăng lợi nhuận, đổi mới xu hướng và tăng hiệu quả bán hàng. Ngày nay, các công ty có được lợi thế cạnh tranh từ việc thu thập dữ liệu trong quá khứ và sử dụng các phương pháp dự đoán xu hướng kinh doanh cho tương lai. Trong nghiên cứu này, đối tượng nghiên cứu được chọn là tập dữ liệu từ một website thương mại điện tử (Amazon) cung cấp hầu hết các loại sản phẩm trong đó có các loại hàng về mỹ phẩm, các loại sản phẩm làm đẹp với quy mô toàn quốc để thực nghiệm và đánh giá kết quả của nghiên cứu này. Nghiên cứu này sử dụng giải thuật lọc nội dung và lọc cộng tác để tiến hành dự đoán các hành vi và xu hướng của thị trường với các đối tượng kinh doanh theo mùa. Việc kết hợp này nhằm tăng tính chính xác cho ứng dụng. Kết quả dự đoán bán hàng đạt mức chính xác cao so với số liệu thực tế và yếu tố mùa vụ thực sự quan trọng đối với một số nhóm sản phẩm. Dựa vào kết quả trên thì các chiến dịch và chiến lược tiếp thị khác nhau của doanh nghiệp sẽ được thực hiện và mang lại kết quả cao. 
650 |a Hệ thống lưu trữ và truy xuất thông tin,Information storage and retrieval systems 
904 |i Hải 
910 |c tvtrong 
980 |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ