This paper makes five contributions

This paper makes five contributions to the understanding of the application of recommender systems in E-commerce. First, we examine how traditional marketing methods provided a foundation for the growth of recommender systems as a marketing tool in Ecommerce. Second, we present a taxonomy for Recommender Applications, classifying them based on the inputs to the recommender
process, the method used to generate recommendations, the outputs of the recommendation process to the customer, and the degree of personalization. Third, we examine the patterns that emerge when considering the taxonomy and identify five models of recommender applications. These five models are currently the dominant uses of recommender systems in E-commerce. Fourth, we describe four domains of future study for new recommender system applications based on parts of our taxonomy that have not been adequately explored by the existing applications. Finally, in the appendix, we consider privacy issues that are evolving as more sites begin to implement recommender applications.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้ทำให้ผลงานห้าเพื่อความเข้าใจของการประยุกต์ใช้ระบบผู้แนะนำในอีคอมเมิร์ซ ครั้งแรก เราตรวจสอบวิธีการตลาดแบบดั้งเดิมอย่างไรให้รากฐานสำหรับการเติบโตของระบบผู้แนะนำเป็นเครื่องมือทางการตลาดในอีคอมเมิร์ซ สอง เรานำระบบภาษีสำหรับผู้แนะนำ ประเภทตามอินพุตเพื่อที่ผู้แนะนำกระบวนการ วิธีการใช้เพื่อสร้างคำแนะนำ การแสดงผลของการแนะนำลูกค้า และระดับของการตั้งค่าส่วนบุคคล ที่สาม เราตรวจสอบรูปแบบที่เกิดเมื่อพิจารณาการจำแนกประเภท และระบุผู้แนะนำโปรแกรมประยุกต์รุ่นห้า รุ่นห้าเหล่านี้กำลังใช้ตัวผู้แนะนำระบบอีคอมเมิร์ซ สี่ เราอธิบายโดเมน 4 การศึกษาในอนาคตสำหรับการใช้งานระบบผู้แนะนำใหม่ที่ยึดส่วนต่าง ๆ ของระบบภาษีของเราที่ได้สำรวจสินค้าได้เพียงพอ โดยโปรแกรมประยุกต์ที่มีอยู่ไม่ สุดท้าย ในภาคผนวก เราพิจารณาปัญหาความเป็นส่วนตัวที่จะพัฒนาเป็นเว็บไซต์อื่น ๆ เริ่มการใช้โปรแกรมประยุกต์ที่ผู้แนะนำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะทำให้ห้าเงินสมทบความเข้าใจในการประยุกต์ใช้ระบบ recommender ในอีคอมเมิร์ซ ครั้งแรกที่เราตรวจสอบวิธีการวิธีการตลาดแบบดั้งเดิมให้รากฐานสำหรับการเจริญเติบโตของระบบ recommender เป็นเครื่องมือทางการตลาดในอีคอมเมิร์ซ ประการที่สองเรานำเสนออนุกรมวิธานสำหรับการใช้งานผู้แนะนำแบ่งพวกเขาขึ้นอยู่กับปัจจัยการผลิตไปยังผู้แนะนำ
ขั้นตอนวิธีการที่ใช้ในการสร้างข้อเสนอแนะผลของกระบวนการคำแนะนำให้กับลูกค้าและระดับของส่วนบุคคล ประการที่สามเราตรวจสอบรูปแบบที่เกิดขึ้นเมื่อพิจารณาอนุกรมวิธานและระบุห้ารูปแบบของการใช้งาน recommender เหล่านี้ห้ารุ่นปัจจุบันมีการใช้งานที่โดดเด่นของระบบ recommender ในอีคอมเมิร์ซ ประการที่สี่เราจะอธิบายสี่โดเมนของการศึกษาในอนาคตสำหรับการใช้งานระบบ recommender ใหม่บนพื้นฐานของส่วนของอนุกรมวิธานของเราที่ยังไม่ได้รับการสำรวจอย่างเพียงพอโดยการใช้งานที่มีอยู่ สุดท้ายในภาคผนวกที่เราพิจารณาประเด็นความเป็นส่วนตัวที่มีการพัฒนาเป็นเว็บไซต์มากขึ้นเริ่มต้นที่จะใช้แอพพลิเค recommender

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะทำให้ห้าเขียนเพื่อความเข้าใจในการประยุกต์ใช้ระบบแนะนำในอีคอมเมิร์ซ ครั้งแรกที่เราตรวจสอบว่าวิธีการทางการตลาดแบบดั้งเดิมที่ให้รากฐานสำหรับการเจริญเติบโตของระบบแนะนำเป็นเครื่องมือทางการตลาดในอีคอมเมิร์ซ ประการที่สอง เราเสนออนุกรมวิธานสำหรับการแนะนำการจัดหมวดหมู่ได้ตามปัจจัยในกระบวนการแนะนำ
,วิธีการที่ใช้เพื่อสร้างข้อเสนอแนะ ผลของกระบวนการให้คำแนะนำลูกค้าและระดับของการตั้งค่าส่วนบุคคล สาม เราตรวจสอบรูปแบบโผล่เมื่อพิจารณาอนุกรมวิธานและระบุห้ารุ่นของโปรแกรมแนะนำ . เหล่านี้ห้ารุ่นปัจจุบันมีการใช้เด่นของระบบแนะนำในอีคอมเมิร์ซ ประการที่สี่เราอธิบายสี่โดเมนของการศึกษาอนาคตใหม่แนะนำระบบโปรแกรมประยุกต์บนพื้นฐานของชิ้นส่วนของอนุกรมวิธานของเราที่ยังไม่ได้รับอย่างเพียงพอสํารวจโดยโปรแกรมที่มีอยู่ ในที่สุด ในภาคผนวก เราพิจารณาปัญหาความเป็นส่วนตัวที่พัฒนาเป็นเว็บไซต์มากขึ้นเริ่มใช้งานแนะนำ .