論文の概要: From Data to Decisions: The Transformational Power of Machine Learning
in Business Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08109v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 22:56:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 17:22:11.917002
- Title: From Data to Decisions: The Transformational Power of Machine Learning
in Business Recommendations
- Title（参考訳）: データから意思決定へ:ビジネスレコメンデーションにおける機械学習のトランスフォーメーションパワー
- Authors: Kapilya Gangadharan, K. Malathi, Anoop Purandaran, Barathi
Subramanian, and Rathinaraja Jeyaraj
- Abstract要約: 本研究は,機械学習(ML)がレコメンデーションシステム(RS)の進化と有効性に与える影響を探求することを目的とする。
この研究は、コンテンツがパーソナライズされ、好みの変化に動的に適応する、シームレスで直感的なオンライン体験に対するユーザの期待が高まることを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This research aims to explore the impact of Machine Learning (ML) on the
evolution and efficacy of Recommendation Systems (RS), particularly in the
context of their growing significance in commercial business environments.
Methodologically, the study delves into the role of ML in crafting and refining
these systems, focusing on aspects such as data sourcing, feature engineering,
and the importance of evaluation metrics, thereby highlighting the iterative
nature of enhancing recommendation algorithms. The deployment of Recommendation
Engines (RE), driven by advanced algorithms and data analytics, is explored
across various domains, showcasing their significant impact on user experience
and decision-making processes. These engines not only streamline information
discovery and enhance collaboration but also accelerate knowledge acquisition,
proving vital in navigating the digital landscape for businesses. They
contribute significantly to sales, revenue, and the competitive edge of
enterprises by offering improved recommendations that align with individual
customer needs. The research identifies the increasing expectation of users for
a seamless, intuitive online experience, where content is personalized and
dynamically adapted to changing preferences. Future research directions include
exploring advancements in deep learning models, ethical considerations in the
deployment of RS, and addressing scalability challenges. This study emphasizes
the indispensability of comprehending and leveraging ML in RS for researchers
and practitioners, to tap into the full potential of personalized
recommendation in commercial business prospects.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,機械学習(ML)がレコメンデーションシステム(RS)の進化と有効性に与える影響,特に商業的ビジネス環境におけるその重要性の高まりについて検討することを目的とする。
方法論的には,データソーシングや機能工学,評価指標の重要性といった側面に着目し,これらのシステムの構築と洗練におけるmlの役割を考察し,レコメンデーションアルゴリズムの反復的向上を強調する。
高度なアルゴリズムとデータ分析によって駆動されるレコメンデーションエンジン(re)のデプロイは、さまざまなドメインにわたって検討され、ユーザエクスペリエンスと意思決定プロセスに大きな影響を示している。
これらのエンジンは、情報発見の合理化とコラボレーションの強化だけでなく、知識獲得を加速し、ビジネスにおけるデジタルランドスケープのナビゲートに不可欠である。
個々の顧客のニーズに合ったレコメンデーションを提供することで、企業の売上、収益、競争力の面で大きな貢献をします。
この研究は、コンテンツがパーソナライズされ、好みの変化に動的に適応する、シームレスで直感的なオンライン体験に対するユーザの期待が高まることを明らかにする。
今後の研究の方向性には、ディープラーニングモデルの進歩、RSの展開における倫理的考慮、スケーラビリティの課題への対処などが含まれる。
本研究は、研究者や実践者にとって、rsにおけるmlの理解と活用が不可欠であることを強調し、商用ビジネスの展望におけるパーソナライズドレコメンデーションの可能性を最大限に活用する。
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