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Sistemi di Raccomandazione e benefici della personalizzazione nell’E-Commerce Relatore: Prof. Marco Porta Correlatore: Prof. Lidia Falomo Tesi di laurea.

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Presentazione sul tema: "Sistemi di Raccomandazione e benefici della personalizzazione nell’E-Commerce Relatore: Prof. Marco Porta Correlatore: Prof. Lidia Falomo Tesi di laurea."— Transcript della presentazione:

1 Sistemi di Raccomandazione e benefici della personalizzazione nell’E-Commerce Relatore: Prof. Marco Porta Correlatore: Prof. Lidia Falomo Tesi di laurea di Monica Maida Università degli Studi di Pavia Corso di Laurea Interdipartimentale in Comunicazione, Innovazione, Multimedialità

2 Sviluppo di Internet Dimensioni e complessità dei siti web Informazioni disponibili online (overload information) Difficoltà nelle ricerche

3 Recommender Systems (RS) Filtraggio delle informazioni (implicito o esplicito) Creazione di raccomandazioni personalizzate Facilità di navigazioneTempi di ricerca

4 Raccolta dati Cookie Profilo Utente File di testo contenenti informazioni. Tracciano i comportamenti di un utente, memorizzando le sue scelte

5 Come si genera una raccomandazione? Content-Based Filtraggio Collaborativo Consigliati prodotti simili a risorse valutate nel passato Consigliati articoli sulla base delle valutazioni di altri utenti

6 Recommender Systems nell’E-Commerce Aiutano a migliorare il cross selling Aiutano a convertire visitatori occasionali in acquirenti Migliorano la costumer retention

7 Funzioni dei Recommender Systems Trovare un buon articolo Consigliare una sequenza Consigliare un contesto Facilitare la navigazione Aiutare gli altri

8 Personalizzazione nell’E-Commerce (primo esempio)

9 Amazon.com

10 Personalizzazione nell’E-Commerce (secondo esempio)

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12 Booking.com

13 Conclusioni Aumento informazioni online Maggior uso dei RS nei siti di E-Commerce Benefici Commercianti (aumento vendite online) Acquirenti (ricerche agevolate) Acquirenti (ricerche agevolate)

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