کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9952404 | 1451030 | 2018 | 39 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Lowering penalties related to stock-outs by shifting demand in product recommendation systems
ترجمه فارسی عنوان
کاهش مجازات مربوط به سهام با تغییر تقاضا در سیستم های توصیه شده محصول
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیستم توصیهگر، مدیریت موجودی، رتبه بندی تغییر تقاضا، تمام شده، بیش از سهام،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
Recommender systems focus on the various algorithms and techniques to get the most accurate prediction of users' preferences. We propose a method designed to consider actual stock levels in the recommendation process in order to shift demand toward specific products for a specific user. The method is displayed in two phases; the first is a categorization of customers, and in the second, item scores are corrected to take into account customer categorization and a company's strategy in stock allocation. Low inventory products will be recommended only to high lifetime value customers, and high inventory products will be recommended more often to all users. Based on a real situation from an industrial partner in a B2B context, experiments were conducted on simulated data representing recommender systems' scores modeled over data. Results indicate that penalties resulting from the recommendation of stock-out products are lowered.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Decision Support Systems - Volume 114, October 2018, Pages 61-69
Journal: Decision Support Systems - Volume 114, October 2018, Pages 61-69
نویسندگان
C. Dadouchi, B. Agard,