نظام توصية الموضة وأثره على اتخاذ قرارات الشراء لدى المستهلكين

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 کلیة الفنون التطبیقیة - جامعة حلوان

2 کلية الفنون التطبيقية جامعة حلوان

3 كلية الفنون التطبيقية جامعة بدر

المستخلص

تتأثر تفضيلات المستهلكين للأزياء بمجموعة من المتغيرات بما في ذلك: البيانات الديموغرافية، والموقع، والتفضيلات الشخصية، والتأثيرات الاجتماعية، والعمر، والجنس، والموسم، والثقافة. بالإضافة إلى ذلك، أوضحت دراسة حديثة عن نظام التوصية للأزياء أن تفضيلات المستهلكين للأزياء تختلف ليس فقط من بلد إلى آخر، ولكن أيضاً من مدينة إلى أخرى. فالجمع بين تفضيلات الأزياء والمتغيرات المذكورة أعلاه المتعلقة بإختيارات الملابس، قد تساعد الباحثين على فهم تفضيلات العملاء بشكل أفضل عن طريق نقل سمات الصورة. نتيجة لذلك، يستفيد مصممو الأزياء وتجار التجزئة من خلال دراسة تفضيلات العميل وإقتراحاته. بالإضافة إلى ذلك، فقد أصبحت بيانات المستهلكين التي تم جمعها من إختيارات الملابس وتفضيلات الأزياء متاحة عبر الإنترنت في شكل نصوص وعبارات وصور. وبالتالي، يستخدم كلاُ من تجار التجزئة عبر الإنترنت وغير المتصلين بالإنترنت هذه المنصات للوصول إلى مليارات المستخدمين النشطين على الإنترنت. لذلك ، أصبحت التجارة الإلكترونية القناة السائدة للتسوق في السنوات الأخيرة. (https://encyclopedia.pub)
مع تطور تكنولوجيا التجارة الإلكترونية، يفضل عدد كبير من المستهلكين شراء الملابس من خلال مواقع التجارة الإلكترونية. ولكن على الإنترنت، حيث يوجد كم هائل من الخيارات، فمن الضروري تصفية المعلومات ذات الصلة وترتيبها حسب الأولوية وتقديمها بسرعة وفقاً لتفضيلات كل شخص.
تعمل أنظمة التوصية (RS) على حل هذه المشكلة من خلال تصفية كمية كبيرة من البيانات التي تم إنشاؤها ديناميكياً لتزويد العملاء بمحتوى وإقتراحات مخصصة، حيث تتعلق هذه الإقتراحات بعمليات صنع القرار المختلفة، مثل العناصر المتوقع أن يشتريها المستخدم، أو الموسيقى التي يفضل سماعها، أو الأخبار على الإنترنت التي يفضل قرائتها، وتبحث هذه الدراسة في السمات والإمكانيات المختلفة لتقنيات التنبؤ المستخدمة في أنظمة التوصية بالموضة (FRs).

الكلمات الرئيسية


1-      Abdul-Saboor Sheikh, Romain Guigoures, Evgenii Koriagin and 3 others, 2019, “A Deep Learning System for Predicting Size and Fit in Fashion E-Commerce”, proceeding of the 13th ACM conference on recommender systems, pp. 110-118, Copenhagen, Denmark.
2-     AL-Ghuribi, Sumaia, Mohammed a,b and Shahrul Azman Mohd Noah, 2021, (A Comprehensive Overview of Recommender System and Sentiment Analysis).
3-     Alqaheri, Hameed and Banerjee, Soumya, 2015, (Design and implementation of a policy recommender system towards social innovation: An experience with hybrid machine learning), Intelligent Data Analysis and Applications VOL. (370), Springer International Publishing, p. (237-250).
4-     BARTOL. Kristijan, Bojanic. David, Petkovik and Pribanic. Tomislav, 2016, (A Review of body measurement using 3D scanning), (VOL. 4) IEEE Access
6-     Chakraborty, Samit, Md. Saiful Hoque, Naimur Rahman Jeem, Manik Chandra Biswas, Deepayan Bardhan, and Edgar Lobaton, 2021, "Fashion Recommendation Systems, Models and Methods: A Review" Informatics 8, no. 3: 49.
7-     Chen, L., Chen, G. & Wang, F., 2015, “Recommender Systems Based on User Reviews: The State of the Art”. User Modeling and User-Adapted Interaction.
8-     Congying guan and Shengfeng Qin, 2019, “apparel-based deep learning system design for apparel style recommendation", international journal of clothing science and technology vol. 31 no. 3.
9-     Congying Guan, Shengfeng Qin, Wessie Ling, and Yang Long, 2018 “Enhancing Apparel Data Based on Fashion Theory for Developing a Novel Apparel Style Recommendation System”, School of Design, Northumbria University, Newcastle upon Tyne, UK.
10-  Deldjoo, Y., Nazary, F., Ramisa, A., McAuley, J., Pellegrini, G., Bellogín, A., & Noia, T.D, 2022, “A Review of Modern Fashion Recommender Systems.” ArXiv abs/2202.02757.
11-  G Mohammed Abdulla and Sumit Borar, 2017, “Size recommendation system for fashion e-commerce”, In Workshop on Machine Learning Meets Fashion, KDD.
12-  Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York, 2003 “Amazon.com recommendations item to item collaborative filtering”, Published by the IEEE Computer Society, Internet Computing.
13-  Jake Frankenfield, 2022, artificial intelligence (AI), https://www.investopedia.com/terms/a/artificial-intelligence-ai.asp
14-  Jia, J. Huang, G. Shen, T. He, Z. Liu, H. Luan, and C. Yan, 2016, Learning to appreciate the aesthetic effects of clothing. In Proc. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). p.p 1216–1222.
15-  Jianxin WU, 2017, (introduction to convolutional neutral networks), LAMDA Group National Key Lab for Novel Software Technology Nanjing University, China.
16-  Nodari, A. and Ghiringhelli, M. and Zamberletti, A. and Vanetti, M. and Albertini, S. and Gallo, I., 2012, “A mobile visual search application for content-based image retrieval in the fashion domain”, 10th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing, IEEE.
17-  Rajani Chulyadyo, 2016, “A new horizon for the recommendation: Integration of spatial dimensions to aid decision making”, PHD thesis, Sciences et technologies de l’information, et mathématiques, université de nantes.
18-  Ranjbar kermany, Naime &  Alizadeh, Sasan, 2017, (A hybrid multi-criteria recommender system using ontology and neuro-fuzzy techniques), Electronic commerce research and applications.
19-  Robin Burke, Alexander Felfernig, and Mehmet H. Göker, 2011, “Recommender Systems: An Overview”, Association for the Advancement of Artificial Intelligence.
20-  Sun, GL., Cheng, ZQ., Wu, X. et al., 2018, “Personalized clothing recommendation combining user social circle and fashion style consistency” Multimedia Tools Appl 77, 17731–17754.
21-  Phuong, N. A. (2021), "Influence of Recommender System Use on consumer decision making". VAASA: Hanken School of Economics.
22-  Stankevich, A. (2017). Explaining the Consumer Decision-Making Process: Critical Literature Review. Journal of International Business Research and, 7:14.
https://www.iedunote.com/buyer-decision-process, n.d.