14.11.2025; Львів, Україна: X Міжнародна наукова конференція «Науковий простір: актуальні питання, досягнення та інновації»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

РОЗРОБКА ТА ВПРОВАДЖЕННЯ СИСТЕМИ РЕКОМЕНДАЦІЙ У ВЕБ-МАГАЗИНІ ТЕХНІКИ НА БАЗІ NODE.JS

PDF

Опубліковано 16.11.2025

Як цитувати

Бігар, Н., & Мулеса, О. (2025). РОЗРОБКА ТА ВПРОВАДЖЕННЯ СИСТЕМИ РЕКОМЕНДАЦІЙ У ВЕБ-МАГАЗИНІ ТЕХНІКИ НА БАЗІ NODE.JS. Матеріали конференцій МЦНД, (14.11.2025; Львів, Україна), 391–394. вилучено із https://archives.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/1311

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Google Scholar

Анотація

Сучасна електронна комерція, особливо в сегменті продажу техніки, характеризується високою конкуренцією та широким асортиментом товарів. У цих умовах пасивне очікування, коли клієнт самостійно знайде потрібний йому товар, є неефективною стратегією. Ключовим інструментом підвищення конверсії, середнього чека та лояльності клієнтів виступають персоналізовані системи рекомендацій.

Посилання

  1. 1. Авраменко О.В., Мельник О.С. Розробка веб-додатків з використанням Node.js. Київ: Вид-во "Лира-К", 2021. 315 с.
  2. 2. Гарі Р., Маркантні Д. NoSQL: Моделі даних та методи масштабування. Львів: "Видавництво Старого Лева", 2020. 418 с.
  3. 3. Калехан А., Абетіл Д. Рекомендаційні системи: принципи та методи. Київ: Діалектика, 2022. 560 с.
  4. 4. Меллон К. Програмні інтерфейси застосунків (API): проектування та розробка. Харків: Фоліо, 2021. 288 с.
  5. 5. Редис для розробників: практичне керівництво / Ш. Чжан та ін. / за заг. ред. Лі Вей. Київ: "Абабагаламага", 2020. 274 с.
  6. 6. Aggarwal C. C. Recommender Systems: The Textbook. New York: Springer, 2019. 498 p.
  7. 7. Node.js Documentation. 2024. URL: https://nodejs.org/en/docs/ (дата звернення: 17.11.2024).
  8. 8. Express.js Guide. 2024. URL: https://expressjs.com/en/guide/routing.html (дата звернення: 07.11.2024).