Mesterséges Intelligenciával Támogatott Dinamikus Árazórendszer Létrehozása az Online Kereskedelem Fejlesztésére

Kuknyó Dániel (2020) Mesterséges Intelligenciával Támogatott Dinamikus Árazórendszer Létrehozása az Online Kereskedelem Fejlesztésére. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Kuknyó Dániel Szakdolgozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (2MB)
	PDF Kuknyó Dániel Nyilatkozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (288kB)
	PDF Kuknyó Dániel_Témavázlat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (391kB)

Absztrakt (kivonat)

Ebben a kutatásban az online vásárlás kontextusában fejlesztek és optimalizálok gépi tanulási algoritmusokat, amelyek az aktuális piaci környezetet és a kínált termékek tulajdonságait elemezve adnak előrejelzéseket ezen termékek árára vonatkozóan. A különböző üzletek ajánlatait összegyűjtő ár összehasonlító platform által képzett térben kiélezett az egyes boltok által generált árverseny, mert a vásárlók döntésére az egyik legnagyobb befolyást gyakorló tényező a termék ára. A kutatásomban létrehozott rendszer az egyik online platformon jelen lévő üzlet számára áraz be különböző szerszám- és robotgépeket, kerti és barkács eszközöket. A modelleket korábban rögzített, több évet magába foglaló valós adatokon tanítottam, és az általuk beárazott termékek eladásaiból származó adatokat összehasonlítottam a hagyományos módon árazott termékek statisztikáival. Minden, a kutatásban feltüntetett adat valós, de bizonyos üzletről és termékekről szóló információk titkosak maradtak.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	adatmodellezés, árazás, e-kereskedelem, mesterséges intelligencia, rendszerfejlesztés
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2021. Már. 01. 13:52
Utolsó módosítás:	2021. Már. 01. 13:52

Actions (login required)

Tétel nézet