research-focus Research Focus International Scientific Journal Research Focus 2181-3833 Ilm-fan va innovatsiyalar akademiyasi 10.66073/researchfocus.v2i9.759 REL-A-010778 DEVELOPING INNOVATIVE RECOMMENDATION AND PERSONALIZATION ENGINES TO IMPROVE 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 Tashmukhamedova Gulchekhra Takhirovna Director of the company "Revolution team" LLC Saidov Arslon Davron o‘g‘li Doctoral student of the Scientific Research Institute for the Development of Artificial Intelligence Technologies Davronov Murodjon Shuxrat O‘g‘li Master‘s student of the Urgench branch of the Tashkent University of Information Technologies 05 10 2022 2023 2 9 32 39 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This article explores the development of innovative recommendation and personalization mechanisms to enhance the user experience in a shopping platform. The implementation of effective recommendation engines and personalization techniques in online shopping can significantly improve customer engagement, satisfaction, and conversion rates. The article investigates various algorithms and methods used to develop recommendation engines, including collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid approaches. It also delves into personalization techniques such as user profiling, preference analysis, and contextual recommendations. Furthermore, the article discusses the integration of recommendation engines and personalization mechanisms into shopping platforms, considering scalability and real-time recommendations. Evaluation metrics and success indicators are proposed to measure the impact of these mechanisms on user experience and business outcomes. The article concludes by presenting case studies and practical approaches that highlight successful implementations of recommendation and personalization in shopping platforms.

В этой статье исследуется разработка инновационных механизмов рекомендаций и персонализации для улучшения пользовательского опыта на торговой платформе. Внедрение эффективных механизмов рекомендаций и методов персонализации в онлайн-покупках может значительно улучшить взаимодействие с клиентами, их удовлетворенность и коэффициенты конверсии. В статье исследуются различные алгоритмы и методы, используемые для разработки механизмов рекомендаций, включая совместную фильтрацию, фильтрацию на основе контента и гибридные подходы. Она также углубляется в методы персонализации, такие как профилирование пользователей, анализ предпочтений и контекстные рекомендации. Кроме того, в статье обсуждается интеграция механизмов рекомендаций и механизмов персонализации в торговые платформы с учетом масштабируемости и рекомендаций в реальном времени. Предлагаются метрики оценки и показатели успеха для измерения влияния этих механизмов на пользовательский опыт и результаты бизнеса. В заключение статьи представлены тематические исследования и практические подходы, подчеркивающие успешную реализацию рекомендаций и персонализации на торговых платформах.

Ushbu maqolada savdo platformasida foydalanuvchi tajribasini yaxshilash uchun innovatsion tavsiya va shaxsiylashtirish mexanizmlarini ishlab chiqish o‘rganiladi. Onlayn xaridlarda samarali tavsiya mexanizmlari va shaxsiylashtirish usullarini joriy etish mijozlar bilan o‘zaro aloqani, ularning mamnunligini hamda konversiya ko‘rsatkichlarini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin. Maqolada tavsiya mexanizmlarini ishlab chiqishda qo‘llaniladigan turli algoritmlar va usullar, jumladan kollaborativ filtrlash, kontentga asoslangan filtrlash hamda gibrid yondashuvlar tadqiq etiladi. Shuningdek, unda foydalanuvchilarni profillash, afzal ko‘rishlarni tahlil qilish va kontekstual tavsiyalar kabi shaxsiylashtirish usullari chuqur o‘rganiladi. Bundan tashqari, maqolada masshtablanuvchanlik va real vaqtdagi tavsiyalarni hisobga olgan holda tavsiya mexanizmlari hamda shaxsiylashtirish mexanizmlarini savdo platformalariga integratsiya qilish muhokama qilinadi. Ushbu mexanizmlarning foydalanuvchi tajribasi va biznes natijalariga ta‘sirini o‘lchash uchun baholash mezonlari va muvaffaqiyat ko‘rsatkichlari taklif etiladi. Maqola yakunida savdo platformalarida tavsiya va shaxsiylashtirishning muvaffaqiyatli joriy etilishini yorituvchi amaliy tadqiqotlar hamda yondashuvlar keltiriladi.

 Recommendation engines personalization mechanisms user experience механизмы рекомендаций механизмы персонализации пользовательский опыт онлайн-покупки совместная фильтрация фильтрация на основе контента гибридные подходы профилирование пользователей анализ предпочтений контекстные рекомендации интеграция масштабируемость рекомендации в реальном времени метрики оценки бизнес-результаты кейс. исследования Tavsiya mexanizmlari shaxsiylashtirish mexanizmlari foydalanuvchi tajribasi 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. Chen, L., Pu, P., Hu, R., & Liu, J. (2012). A Survey of Context-Aware Recommender Systems. Journal of Intelligent Information Systems, 38(2), 269-296. Herlocker, J. L., Konstan, J. A., Terveen, L. G., & Riedl, J. T. (2004). Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. ACM Transactions on Information Systems, 22(1), 5-53. Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. (2009). Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems. Computer, 42(8), 30-37. Lam, S. Y., Shankar, V., Erramilli, M. K., & Murthy, B. (2004). Customer Value, Satisfaction, Loyalty, and Switching Costs: An Illustration from a Business-to-Business Service Context. Journal of the Academy of Marketing Science, 32(3), 293-311. Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). Introduction to Recommender Systems Handbook. In F. Ricci, L. Rokach, & B. Shapira (Eds.), Recommender Systems Handbook (pp. 1-34). Springer. Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (2001). Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. In Proceedings of the 10th International Conference on World Wide Web (pp. 285-295). ACM. Su, X., & Khoshgoftaar, T. M. (2009). A Survey of Collaborative Filtering Techniques. Advances in Artificial Intelligence, 2009, 1-19. Verbert, K., Duval, E., Klerkx, J., Govaerts, S., & Santos, J. L. (2012). Learning Analytics Dashboard Applications. American Behavioral Scientist, 57(10), 1500-1509.