research-focus Research Focus International Scientific Journal Research Focus 2181-3833 Ilm-fan va innovatsiyalar akademiyasi 10.66073/researchfocus.v2i9.758 REL-A-010777 DEVELOPING INNOVATIVE RECOMMENDATION AND PERSONALIZATION ENGINES TO IMPROVE THE USER EXPERIENCE ON THE TRADING PLATFORM РАЗРАБОТКА ИННОВАЦИОННЫХ МЕХАНИЗМОВ РЕКОМЕНДАЦИЙ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ОПЫТА НА ТОРГОВОЙ ПЛАТФОРМЕ SAVDO PLATFORMASIDA FOYDALANUVCHI TAJRIBASINI YAXSHILASH UCHUN INNOVATSION TAVSIYA VA SHAXSIYLASHTIRISH MEXANIZMLARINI ISHLAB CHIQISH Rajabov Narzullo Agzamovich Candidate of physical and mathematical sciences, chief researcher of the scientific department of "Perspective team" LLC Azamov Temur Narzullayevich Independent researcher of Tashkent University of Information Technologies 05 10 2022 2023 2 9 24 31 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This article focuses on the development of innovative recommendations and personalization mechanisms to enhance the user experience in a shopping platform. The objective is to provide users with customized and relevant product recommendations, thereby improving user engagement and satisfaction. Advanced data analytics techniques and machine learning algorithms are employed to analyze user preferences, historical purchase data, and contextual information. By leveraging this information, the recommendation engine generates personalized recommendations that align with each user‘s interests and preferences. Additionally, the article explores the implementation of dynamic personalization mechanisms, such as adaptive user interfaces and real-time updates, to create a seamless and intuitive shopping experience. The findings highlight the potential of these innovative approaches to significantly enhance user engagement, increase conversion rates, and foster long-term customer loyalty on shopping platforms.

В данной статье основное внимание уделяется разраб отке инновационных рекомендаций и механизмов персонализации для улучшения пользовательского опыта на торговой платформе. Цель состоит в том, чтобы предоставить пользователям индивидуальные и актуальные рекомендации по продуктам, тем самым повышая вовлеченность и удовлетворенность пользователей. Передовые методы анализа данных и алгоритмы машинного обучения используются для анализа предпочтений пользователей, исторических данных о покупках и контекстной информации. Используя эту информацию, механизм рекоменд аций генерирует персонализированные рекомендации, соответствующие интересам и предпочтениям каждого пользователя. Кроме того, в статье рассматривается реализация механизмов динамической персонализации, таких как адаптивные пользовательские интерфейсы и обновления в реальном времени, для создания беспрепятственного и интуитивно понятного процесса совершения покупок. Результаты подчеркивают потенциал этих инновационных подходов для значительного повышения вовлеченности пользователей, повышения коэффициентов конверсии и укрепления долгосрочной лояльности клиентов на торговых платформах.

Ushbu maqola savdo platformasida foydalanuvchi tajribasini yaxshilash uchun innovatsion tavsiyalar va shaxsiylashtirish mexanizmlarini ishlab chiqishga bag‘ishlangan. Maqsad foydalanuvchilarga moslashtirilgan va tegishli mahsulot tavsiyalarini taqdim etish, shu orqali foydalanuvchilarning jalb etilishi va mamnunligini oshirishdan iborat. Foydalanuvchilarning afzal ko‘rishlari, xaridlar bo‘yicha tarixiy ma‘lumotlar va kontekstual axborotni tahlil qilish uchun ilg‘or ma‘lumotlar tahlili usullari hamda mashinali o‘qitish algoritmlari qo‘llaniladi. Ushbu axborotdan foydalangan holda tavsiya mexanizmi har bir foydalanuvchining qiziqishlari va afzal ko‘rishlariga mos keladigan shaxsiylashtirilgan tavsiyalarni shakllantiradi. Bundan tashqari, maqolada uzluksiz va intuitiv xarid tajribasini yaratish uchun moslashuvchan foydalanuvchi interfeyslari va real vaqtdagi yangilanishlar kabi dinamik shaxsiylashtirish mexanizmlarini joriy etish o‘rganiladi. Natijalar ushbu innovatsion yondashuvlarning savdo platformalarida foydalanuvchilar jalb etilishini sezilarli oshirish, konversiya ko‘rsatkichlarini ko‘paytirish va mijozlarning uzoq muddatli sodiqligini mustahkamlash borasidagi salohiyatini ko‘rsatadi.

 Recommendation engine personalization user experience shopping platform механизм рекомендаций персонализация пользовательский опыт торговая платформа индивидуальные рекомендации анализ данных Uzbekistan 25 https:// Tavsiya mexanizmi shaxsiylashtirish foydalanuvchi tajribasi savdo platformasi Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2005). Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6), 734-749. Burke, R. (2002). Hybrid recommender systems: Survey and experiments. User Modeling and User-Adapted Interaction, 12(4), 331-370. Cremonesi, P., Koren, Y., & Turrin, R. (2010). Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks. Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems, 39-46. Herlocker, J. L., Konstan, J. A., Terveen, L. G., & Riedl, J. T. (2004). Evaluating collaborative filtering recommender systems. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 22(1), 5- Jannach, D., Zanker, M., Felfernig, A., & Friedrich, G. (2010). Recommender systems: An introduction. Cambridge University Press. Konstan, J. A., Riedl, J., & Herlocker, J. (2012). Recommender systems: From algorithms to user experience. User Modeling and User-Adapted Interaction, 22(1-2), 101-123. Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2015). Introduction to recommender systems handbook. In F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, & P. B. Kantor (Eds.), Recommender Systems Handbook (2nd ed., pp. 1-35). Springer. Schafer, J. B., Konstan, J. A., & Riedl, J. (2001). E-commerce recommendation applications. Data Mining and Knowledge Discovery, 5(1-2), 115-153. Su, X., & Khoshgoftaar, T. M. (2009). A survey of collaborative filtering techniques. Advances in Artificial Intelligence, 2009, Article ID 421425. Zhang, Y., & Hurley, N. (2016). Deep learning for recommender systems: A rigorous introduction. arXiv preprint arXiv:1701.00160.