ISSN:
2181-3906
2024
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 3 / ISSUE 4 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
193
ONLAYN KITOB DO'KONI MISOLIDA TAVSIYA QILIVCHI TIZIM
ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH.
Raxmonova Odina
Sultonova Dilorom
Namangan davlat universiteti.
https://doi.org/10.5281/zenodo.10951153
Annotatsiya.
Ushbu maqolada biz onlayn kitob do'koni kontekstida tavsiya qiluvchi tizim
algoritmlarini ishlab chiqish va amalga oshirishni ko'rib chiqamiz. Ma'lumotlar tahlili, mashinani
o'rganish va sun'iy intellekt usullaridan foydalangan holda, onlayn kitob do'konlari
foydalanuvchilarning afzalliklarini samarali tarzda qo'lga kiritishi va har bir foydalanuvchiga
tegishli kitob takliflarini taklif qilishi mumkin. Ushbu moslashtirilgan tavsiyalar
foydalanuvchilarga nafaqat yangi va jozibali kontentni kashf qilishda yordam beradi, balki
foydalanuvchilarning faolligini oshirishga yordam beradi.
Kalit so'zlar:
tizim, algoritmlar, foydalanuvchi, kitobxon, xarid, imkoniyatlar, sotib olish.
DEVELOPMENT OF RECOMMENDER SYSTEM ALGORITHMS ON THE
EXAMPLE OF AN ONLINE BOOKSTORE.
Abstract.
In this paper, we consider the development and implementation of recommender
system algorithms in the context of an online bookstore. By using data analysis, machine learning
and artificial intelligence techniques, online bookstores can effectively capture user preferences
and offer book recommendations relevant to each user. These personalized recommendations not
only help users discover new and engaging content, but also help increase user engagement.
Key words:
system, algorithms, user, reader, purchase, opportunities, purchase.
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА
ПРИМЕРЕ КНИЖНОГО ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНА.
Аннотация.
В данной статье мы рассматриваем разработку и реализацию
алгоритмов рекомендательной системы в контексте книжного интернет-магазина.
Используя анализ данных, машинное обучение и методы искусственного
интеллекта, книжные интернет-магазины могут эффективно улавливать предпочтения
пользователей и предлагать книжные рекомендации, актуальные для каждого
пользователя. Эти персонализированные рекомендации не только помогают
пользователям находить новый интересный контент, но и повышают вовлеченность
пользователей.
Ключевые слова:
система, алгоритмы, пользователь, читатель, покупка,
возможности, покупка.
Onlayn kitob do'konlari kitobxonlarning kitoblarni kashf qilish, sotib olish va ular bilan
shug'ullanish usullarini inqilob qildi. Ko'p miqdorda kontent mavjud bo'lganligi sababli,
foydalanuvchilar ko'pincha o'zlarining qiziqishlari va afzalliklariga mos keladigan kitoblarni
topish uchun keng imkoniyatlar qatorida harakat qilish muammosiga duch kelishadi. Ushbu
muammoni hal qilish va foydalanuvchi tajribasini yaxshilash uchun onlayn kitob do'konlari tobora
ko'proq tavsiya qiluvchi tizimlarga - foydalanuvchi xatti-harakatlarini tahlil qilish, naqshlarni
aniqlash va individual foydalanuvchilarning didiga moslashtirilgan tavsiyalar berish uchun
ISSN:
2181-3906
2024
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 3 / ISSUE 4 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
194
mo'ljallangan murakkab algoritmlarga murojaat qilmoqda.Onlayn kitob do'konlarida tavsiyalar
tizimi algoritmlarining asosiy maqsadi foydalanuvchilarga o'zlarining noyob o'qish afzalliklariga
mos keladigan shaxsiylashtirilgan ko'rish va xarid qilish tajribasini taqdim etishdir.
Ko‘rib chiqish tarixi, qidiruv so‘rovlari, kitob xaridlari, reytinglar va sharhlar kabi
foydalanuvchilarning o‘zaro aloqasi ma’lumotlarini tahlil qilish orqali ushbu algoritmlar
foydalanuvchilarning o‘ziga xos qiziqishlari, janrlari, mualliflari va o‘qish odatlariga mos
keladigan shaxsiy tavsiyalar yaratishi mumkin. Birgalikda filtrlash, kontentga asoslangan filtrlash
va gibrid tavsiyalar yondashuvlari orqali onlayn kitob do'konlari foydalanuvchilarga ularning
adabiy didi va afzalliklariga mos keladigan kitoblarning saralangan tanlovini taklif qilishi mumkin.
Bundan tashqari, tavsiya qiluvchi tizim algoritmlari onlayn kitob doʻkonlariga oʻz
inventarlarini boshqarishni optimallashtirish, kitob savdosini oshirish va mijozlarni ushlab turishni
yaxshilash imkonini beradi. Foydalanuvchilarga ularning afzalliklari va xatti-harakatlari asosida
tegishli kitoblarni tavsiya qilish orqali onlayn kitob do'konlari muvaffaqiyatli kitob xarid qilish
ehtimolini oshirishi, unchalik mashhur bo'lmagan nomlarning ko'rinishini oshirishi va
foydalanuvchilarning
platformada
faolligini
oshirishi
mumkin.
Bundan
tashqari,
shaxsiylashtirilgan va interaktiv xarid qilish tajribasini rag'batlantirish orqali onlayn kitob
do'konlari sodiq mijozlar bazasini rivojlantirishi va o'zlarini sifatli tavsiyalar va saralangan kitob
tanlovlarini izlayotgan kitobxonlar uchun borish joyiga aylantirishi mumkin.
Bugungi raqamli asrda onlayn xarid qilish platformalari foydalanuvchi tajribasini
shaxsiylashtirish, mijozlar ehtiyojini qondirish va sotishni oshirish uchun tavsiya qiluvchi
tizimlardan tobora ko'proq foydalanmoqda. Tavsiya qiluvchi tizimlar foydalanuvchi ma'lumotlari
va afzalliklarini tahlil qilish uchun algoritmlardan foydalanadi, foydalanuvchi manfaatlariga mos
keladigan mahsulot yoki xizmatlar uchun shaxsiy tavsiyalar beradi. Onlayn kitob do'koni
kontekstida tavsiya qiluvchi tizimning samarali algoritmlarini ishlab chiqish va joriy etish
foydalanuvchilarning faolligini oshirishga, savdo hajmini oshirishga va mijozlar uchun yanada
moslashtirilgan xarid tajribasini yaratishga yordam beradi. Ushbu maqola onlayn kitob do'koni
uchun tavsiyanomalar tizimi algoritmlarini ishlab chiqish jarayonini o'rganadi, bunda tavsiya etish
texnikalarining har xil turlariga va ularning foydalanuvchi ishtiroki va qoniqishiga ta'siriga e'tibor
qaratiladi.
1. Birgalikda filtrlash:
Birgalikda filtrlash tavsiyalar berishda foydalanuvchi xatti-harakati va afzalliklariga
tayangan holda tavsiya qiluvchi tizimlarda eng ko'p qo'llaniladigan usullardan biridir. Onlayn
kitob do'koni kontekstida hamkorlikdagi filtrlash namunalarni aniqlash va o'xshash didga ega
foydalanuvchilarga tegishli kitoblarni tavsiya qilish uchun kitob xaridlari, reytinglari va ko'rish
tarixi kabi foydalanuvchilarning o'zaro ta'sirini tahlil qiladi. Birgalikda filtrlash algoritmlaridan
foydalangan holda, onlayn kitob do'koni individual foydalanuvchilarning afzalliklari va ularning
tizimdagi boshqa foydalanuvchilarga o'xshashligi asosida moslashtirilgan tavsiyalarni taqdim
etishi mumkin, bu esa ko'proq maqsadli va aniq kitob takliflariga olib keladi.
2. Kontentga asoslangan filtrlash:
Kontentga asoslangan filtrlash tavsiya etilayotgan elementlarning atributlariga e'tibor
qaratadigan yana bir mashhur tavsiya usulidir. Onlayn kitob do‘koni bo‘lsa, kontentga asoslangan
filtrlash kitobning janr, muallif, nashriyot va kalit so‘zlar kabi mazmuni va xususiyatlarini tahlil
ISSN:
2181-3906
2024
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 3 / ISSUE 4 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
195
qilib, kitob atributlarining foydalanuvchining xohishiga o‘xshashligiga asoslangan tavsiyalarni
ishlab chiqadi. Kontentga asoslangan filtrlash algoritmlarini amalga oshirish orqali onlayn kitob
do'koni individual foydalanuvchilarning o'ziga xos xususiyatlari va qiziqishlariga asoslangan,
tavsiya etilgan kitoblarning dolzarbligi va aniqligini oshiradigan shaxsiylashtirilgan kitob
tavsiyalarini taklif qilishi mumkin.
3. Gibrid tavsiya qiluvchi tizimlar:
Gibrid tavsiya qiluvchi tizimlar har bir yondashuvning kuchli tomonlarini ishga solish va
foydalanuvchilarga aniqroq va xilma-xil tavsiyalar berish uchun hamkorlikda filtrlash va
kontentga asoslangan filtrlash kabi bir nechta tavsiya usullarini birlashtiradi. Birgalikda filtrlash
algoritmlarini kontentga asoslangan filtrlash algoritmlari bilan integratsiyalashgan holda, onlayn
kitob do'koni foydalanuvchining afzalliklari va kitob atributlarini hisobga oladigan yanada
kengroq va shaxsiylashtirilgan tavsiyalar tizimini taklif qilishi mumkin. Gibrid tavsiya qiluvchi
tizimlar tavsiyalarning aniqligini oshirishi, individual texnikalar cheklovlarini bartaraf etishi va
kengroq kitob takliflarini taklif qilish orqali umumiy foydalanuvchi tajribasini yaxshilashi
mumkin.
4. Haqiqiy vaqtda shaxsiylashtirish:
Haqiqiy vaqtda shaxsiylashtirish ilg'or tavsiya tizimlarining asosiy xususiyati bo'lib,
foydalanuvchilarning o'zaro aloqalari va fikr-mulohazalari asosida real vaqt rejimida tavsiyalarni
moslashtiradi va yangilaydi. Onlayn kitob do'koni kontekstida real vaqt rejimida shaxsiylashtirish
algoritmlari foydalanuvchining hozirgi qiziqishlari va afzalliklarini aks ettiruvchi dolzarb va
tegishli kitob tavsiyalarini taqdim etish uchun ko'rish naqshlari, bosishlar va xaridlar kabi
foydalanuvchi xatti-harakatlarini kuzatishi mumkin. Doimiy ravishda foydalanuvchilarning o'zaro
munosabatlarini kuzatib borish va real vaqt rejimida tavsiyalarni yangilash orqali onlayn kitob
do'koni dinamik va shaxsiylashtirilgan xarid tajribasini taklif qilishi mumkin, bu esa
foydalanuvchilarning faolligi va qoniqishini oshiradi.
Xulosa.
Onlayn kitob do'koni uchun tavsiyalar tizimi algoritmlarini ishlab chiqish foydalanuvchi
tajribasini yaxshilash, mijozlarning faolligini oshirish va savdoni oshirishda hal qiluvchi rol
o'ynaydi. Birgalikda filtrlash, kontentga asoslangan filtrlash, gibrid tavsiya qiluvchi tizimlar va
real vaqtda shaxsiylashtirish kabi usullardan foydalangan holda, onlayn kitob do'konlari
foydalanuvchilarga shaxsiylashtirilgan va tegishli kitob tavsiyalarini taqdim etishi, umumiy xarid
tajribasi va qoniqishini oshirishi mumkin. Samarali tavsiyalar tizimining algoritmlarini joriy etish
nafaqat onlayn kitob doʻkoniga savdo va mijozlarning sodiqligini oshirish orqali, balki
foydalanuvchilarga oʻz qiziqishlari va afzalliklariga mos keladigan yangi kitoblar, mualliflar va
janrlarni kashf etishda yordam berish orqali ham foyda keltiradi. Tavsiya qiluvchi tizim
algoritmlarini ishlab chiqish va optimallashtirishga sarmoya kiritib, onlayn kitob doʻkonlari
yanada moslashtirilgan va jozibador xarid qilish tajribasini yaratishi mumkin, bu esa pirovardida
foydalanuvchi qoniqishini oshirish va saqlab qolishga olib keladi.
REFERENCES
1.
T. Kormen, Ch. Leyzerson, R. Rivest, K. Shtayn «Algoritmы. Postroyeniye i analiz»
Vilyams, 2013 god, 1324 str. Izdaniye 3-e
ISSN:
2181-3906
2024
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 3 / ISSUE 4 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
196
2.
Algebraic and Number Theoretic Algorithms. URL: http://math.nist.gov/ quantum/zoo/
(дата обращеьния: 23.06.2015)
3.
Troelsen Endryu, Jeppiks Fillip | Язык программирования C# 7 и платформы .NET и
NET Core. Вилcямсю. 2018
4.
Troelsen Endryu, Jeppiks Fillip. Pro C# 8 with .NET Core. Foundational Principles and
practgices in programming. Apress, 2020
5.
Albaxari Ben, Albaxari Jozef. C# 7.0 .справочникю Полное описание языка. С англ.-
СПБ: “ Алфа книга”, 2018, 1024 c.
