Реєстраційний номер
0826U005194, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
05-09-2026
Статус
Запланована
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Назва роботи
Інтелектуальний аналіз даних B2B-клієнтів для персоналізації контенту систем електронної комерції.
Здобувач
Іванов Дмитро Вячеславович,
Керівник Арсірій Олена Олександрівна
Опонент Малахов Євгеній Валерійович
Опонент Гожий Олександр Петрович
Рецензент Комлева Наталія Олегівна
Рецензент Годовиченко Микола Анатолійович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Національний університет "Одеська політехніка"
Опис
Обґрунтовано актуальність створення персоналізованого контенту
систем електронної комерції для підвищення своєчасності формування
предикативних пропозицій у відповідності до класів В2В-клієнтів за рахунок
інтелектуального аналізу масивів транзакційно-повелінкових даних. Визначено
об’єкт дослідження як процес персоналізації контенту в системах B2B електронної
комерції з урахуванням транзакційно-поведінкових даних клієнтів. Предметом
дослідження є моделі та методи інтелектуального аналізу транзакційноповедінкових даних B2B-клієнтів систем електронної комерції. Сформульовано
мету дослідження, яка полягає в вирішенні науково-прикладної задачі
персоналізації контенту систем електронної комерції за рахунок підвищення
ефективності формування предикативних пропозицій у відповідності до класів
В2В-клієнтів шляхом розробки інтелектуального ціннісно-зваженого
темпорального підходу до аналізу масивів транзакційно-поведінкових даних.
Досягнення зазначеної мети дослідження пов’язано з вирішенням наступних задач:
проаналізувати існуючі технології персоналізації контенту в системах електронної
комерції та визначити шляхи підвищення їх ефективності для В2В-клієнтів в
сучасних умовах; розробити ціннісно-зважений темпоральний підхід до
інтелектуального аналізу масивів транзакційно-повелінкових даних В2В клієнтів;
розробити метод класифікації В2В клієнтів для предикативної персоналізації
контенту систем електронної комерції; провести моделювання стратегій
персоналізації контенту за рахунок підвищення ефективності формування
предикативних пропозицій порівняно з класичними підходами та інтегрувати
розроблений аналітичний модуль в систему рекомендації для реальної B2Bплатформи.
Дата реєстрації
2026-09-11
Додано/оновлено в НРАТ
2026-09-11 / 2026-09-11
