صنعت لاستیک ایران

صنعت لاستیک ایران

ارائه مدل پیشنهاد محصولات بر اساس وفاداری مشتری با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مدیریت،واحد همدان،دانشگاه آزاد اسلامی،همدان،ایران
2 گروه مدیریت، واحد همدان، دانشگاه آزاد اسلامی، همدان، ایران
3 گروه علم اطلاعات و دانش شناسی،واحد همدان،دانشگاه آزاد اسلامی،همدان،ایران
4 گروه کامپیوتر،واحد ایلام،دانشگاه آزاد اسلامی،ایلام،ایران
10.22034/irm.2026.570843.1339
چکیده
امروزه روش‌های سنتی مانند دسته‌بندی و خوشه‌بندی محصولات پاسخگوی نیازهای کسب و کارها نیست و بایستی به سمت شخصی‌سازی پیشنهادها با استفاده از روش های نوترکیب جدید پیش رفت(بازاریابی لوکال). در این پژوهش سه ویژگی دسته بندی مشتریان و پیشنهاد در قالب تکی و بسته تجمیعی و اجناس نامتجانس بر اساس رنکینگ پیشنهاد ها مد نظر قرار گرفته است.پژوهش حاضر،با هدف ارائه مدل ترکیبی جدیدی برای پیشنهاد به صورت تجمعی محصول در تجارت الکترونیک بازار ارائه شده است.این پژوهش از نظر هدف کاربردی می‌باشد و اهداف آن ارائه سیستم پیشنهاد دهنده در کسب و کار الکترونیک مبتنی بر یادگیری ماشین و شبکه عصبی عمیق و بررسی الگوریتم‌ها و تکنیک های سیستم پیشنهاد دهنده در یادگیری ماشین و شبکه عصبی عمیق و بررسی و مقایسه میزان بهینه سازی دقت و تشخیص پیش بینی صحیح در استفاده از الگوریتم‌های مورد مطالعه و بکار رفته می‌باشد.داده‌های پژوهش از پایگاه داده فروشگاه دیجی‌کالا مورد مطالعه گرد‌آوری شده‌اند،داده ها از نوع عددی و گسسته می‌باشد.این پژوهش از جهت موضوعی در حوزه مدیریت روابط با مشتریان و از جهت مکانی شرکت محدود به فروشگاه دیجی‌کالا است.نتایج حاکی از آن است که مدل پیشنهادی مسیر جدیدی برای شخصی‌سازی ارائه گروهی محصولات می‌باشد و مدیران بازاریابی می‌توانند از آن در تصمیم‌گیری‌های خود استفاده کنند. تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از کد‌گذاری در نرم افزار متلب انجام شد و خروجی‌های مدل با اثبات فرمول‌های مربوطه ارائه شده است، نتایج نشان می‌دهد که مدل پیشنهادی با دقت 94٪ بهترین روش برای پیشنهاد محصولات است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Afoudi, Y., Lazaar, M., & Al Achhab, M. (2021). Hybrid recommendation system combined content-based filtering and collaborative prediction using artificial neural network. Simulation Modelling Practice and Theory, 113, 102375. https://doi.org/10.1016/j.simpat.2021.102375
Alzubaidi, L., Zhang, J., Humaidi, A. J., et al. (2021). Review of deep learning: Concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. Journal of Big Data, 8, 53. https://doi.org/10.1186/s40537-021-00444-8
Asnafi, A. R., Rezaeifard, S., Haji Zeinalabedini, M., & Nashati, M. (2023). Providing a model for information resource recommender systems in Iranian library software. Library & Information Science, 26(2), 25–46. https://doi.org/10.30481/lis.2021.261249.1782
Baskota, A., & Ng, Y.-K. (2018). A graduate school recommendation system using the multi-class Support Vector Machine and KNN approaches. 2018 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI), 277–284. https://doi.org/10.1109/IRI.2018.00050
Bobadilla, J., Ortega, F., Hernando, A., & Gutiérrez, A. (2013). Recommender systems survey. Knowledge-Based Systems, 46, 109–132. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2012.10.011
Chang, J., GAO, C., He, X., Jin, D., & Li, Y. (2021). Bundle recommendation and generation with graph neural networks. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. https://doi.org/10.1109/TKDE.2021.3114586
Choi, H. S., & Chen, C. (2019). The effects of discount pricing and bundling on the sales of game as a service: An empirical investigation. Journal of Electronic Commerce Research, 20(1), 21–34.
De Carvalho, T. B. A., Martins, D. M. L., De Lima Neto, F. B., & Vossen, G. (2022). Recommending view bundles in data marketplaces. 2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 3403–3408. https://doi.org/10.1109/SMC53654.2022.9945110
Ebrahimi, L., Mirabi, V. R., Ranjbar, M. H., & Hassanpour, E. (2020). Customer loyalty model for recommender systems in e-commerce. Intelligent Business Management Studies, 8(29), 143–170. https://doi.org/10.22054/ims.2019.10379
Ghaffarian, S., Bab Al-Hawaeji, F., Jalali, F., Hariri, M., & Khademi, M. (2023). Application of data mining in digital library recommendation systems based on association rules (case study of Astan Quds Razavi Library). Library Studies and Information Organization, 2, 39–66.
Jena, S. K., & Ghadge, A. (2022). Product bundling and advertising strategy for a duopoly supply chain: A power-balance perspective. Annals of Operations Research, 315, 1729–1753. https://doi.org/10.1007/s10479-020-03861-9
Kang, D., Park, M. J., Lee, D. H., & Rho, J. J. (2017). Mobile services with handset bundling and governmental policies for competitive market. Telematics and Informatics, 34(1), 323–337. https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.07.005
Nourahmadi, M. (2024). Financial insights: Harnessing recommender system through bibliometric analysis. Journal of Knowledge Economy Studies (JKES), 1(1), 93–116.
Plananska, J., & Gamma, K. (2022). Product bundling for accelerating electric vehicle adoption: A mixed-method empirical analysis of Swiss customers. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 154, 111760. https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111760
Pouyanfar, S., Sadiq, S., Yan, Y., Tian, H., Tao, Y., & Reyes, M. P. (2018). A survey on deep learning: Algorithms, techniques, and applications. ACM Computing Surveys, 51(5), 1–36. https://doi.org/10.1145/3234150
Suthaharan, S. (2016). Machine learning models and algorithms for big data classification (Vol. 36). CRC Press.
Yan, R., Myers, C., Wang, J., & Ghose, S. (2014). Bundling products to success: The influence of complementarity and advertising. Journal of Retailing and Consumer Services, 21(1), 48–53. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2013.08.003
Zandi Nasab, M., Jafari, S. M. B., & Farmani, M. (2020). The effect of social bundling on encouraging consumers to buy online packages: A study of combined packages with mobile first. Modern Marketing Research, 9(1), 145–162. https://doi.org/10.22108/nmrj.2019.116526.1711
Zhang, Q., & Zheng, Y. (2022). Pricing strategies for bundled products considering consumers’ green preference. Journal of Cleaner Production, 344, 130962. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.130962
Zhang, Z., Luo, X., Kwong, C. K., Tang, J., & Yu, Y. (2022). Return and refund policy for product and core service bundling in the dual‐channel supply chain. International Transactions in Operational Research, 29, 247–273. https://doi.org/10.1111/itor.12626
Zheng, P., Wang, Z., Chen, C. H., & Khoo, L. P. (2019). A survey of smart product-service systems: Key aspects, challenges and future perspectives. Advanced Engineering Informatics, 42, 100973. https://doi.org/10.1016/j.aei.2019.100973

  • تاریخ دریافت 15 دی 1404
  • تاریخ پذیرش 10 اسفند 1404