Предмет исследования - методы кластерного и дискриминантного анализа в системах электронной коммерции. Цель магистерской работы - анализ и проверка возможности применения методов кластерного и дискриминантного анализа в подсистемах рекомендаций товаров систем электронной коммерции. Метод исследования - анализ существующих систем рекомендации товаров, исследования методов кластерного и дискриминантного анализов, выявление их возможностей и специфики применения. Проведение расчетов методами кластерного анализа CLOPE и дискриминантного анализа Фишера. Расчеты проводятся при воссоздании хода работы подсистемы рекомендации товаров, при формировании набора рекомендуемых продуктов определенному пользователю, на основании перечня его предпочтений, в виде предыдущих заказов. При проведении расчетов проведена разбивка данных на кластеры методом CLOPE, а также построена дискриминантная функция линейным дискриминантом Фишера. ЭЛЕКТРОННАЯ КОММЕРЦИЯ, СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦИИ ТОВАРОВ, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, КАТЕГОРИЙНЫЕ ДАННЫЕ, ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ Предмет дослідження - методи кластерного і дискримінантного аналізу в системах електронної комерції. Мета магістерської роботи - аналіз та перевірка можливості застосування методів кластерного та дискримінантного аналізу в підсистемах рекомендацій товарів систем електронної комерції. Метод дослідження - аналіз існуючих систем рекомендації товарів,. дослідження методів кластерного та дискримінантного аналізів, виявлення їх можливостей і специфіки застосування. Проведення розрахунків за методами кластерного аналізу CLOPE та дискримінантного анализа Фішера. Розрахунки проводяться при відтворенні ходу роботи підсистеми рекомендації товарів, при формуванні набору рекомендованих продуктів певному користувачеві, на підставі переліку його переваг, у вигляді попередніх замовлень. При проведенні розрахунків проведена розбивка даних на кластери методом CLOPE, а також побудована дискримінантна функція лінійним дискримінантом Фішера. ЕЛЕКТРОННА КОМЕРЦІЯ, СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦІЇ ТОВАРІВ, КЛАСТЕРИЗАЦІЇ, КАТЕГОРІЙНИЙ ДАНІ, ДИСКРИМІНАНТНИЙ АНАЛІЗ The subject of the study - methods of cluster and discriminant analysis in electronic commerce systems. The purpose of the master's work - analysis and verification of the possibility of cluster and discriminant analysis in subsystems product recommendations in e-commerce systems. The method of research -. an analysis of existing recommendations of products. study of cluster and discriminant analyzes to identify their capabilities and the specific application. Conducting calculations of cluster analysis CLOPE and discriminant analysis of Fisher. Calculations are performed at a reconstruction progress subsystem product recommendations, the formation of a set of recommended products to a particular user, based on the list of his preferences in the form of previous orders. In the calculations performed on clusters of data disaggregated by CLOPE, and discriminant function built Fisher's linear discriminant. E-COMMERCE, GOODS RECOMMENDATION SYSTEMS, CLASTERIZATION, CATEGORICAL DATA, DISCRIMINANT ANALYSIS
