Dinamikus árazórendszerek kialakítása mesterséges intelligenciával egy webáruházban
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
Budapesti Gazdasági Egyetem
Budapest, Magyarország
2023
|
| Sorozat: | Integrált gondolkodás és integrált vállalati jelentés: fenntarthatósági kockázatok a gazdasági és energetikai válság árnyékában Magyar Tudomány Ünnepe konferencia kötet 2023
|
| Tárgyszavak: | |
| doi: | 10.29180/978-615-6342-50-8_12 |
| Kulcsszavak: | mesterséges intelligencia gépi tanulás dinamikus árazás rezervációs ár neurális hálózat |
| Online Access: | http://publikaciotar.uni-bge.hu/2047 |
| Kivonat: | Az online térben a vásárlók számára a legfontosabb döntést befolyásoló tényező a termék ára. Nem véletlen az árfigyelő rendszerek (Árukereső, Árgép) népszerűsége. A dinamikus árazási stratégia olyan modell, amely alkalmazkodik a piaci környezethez, és az árak is gyakran és könnyen változtathatók. Kutatásunk célja egy dinamikus árazási modell kidolgozása volt, amely a mesterséges intelligencia segítségével elvégzi egy webáruház napi árazását, figyelembe véve egyrészt a konkurensek árait, másrészt bizonyos termékadatokat, mint például a beszerzési árat és az eladott mennyiséget. A modellt a mesterséges intelligencia gépi tanuló algoritmusainak (LGBM, neurális hálózatok) a felhasználásával építettük ki, a tanuló és tesztadatokat egy létező webáruház biztosította. Az árazó modell kiértékelését többféle tesztcsoport összehasonlításával végeztük, az eredmény pedig annyira sikeres lett, hogy a webáruház a rendszert azóta is aktívan használja. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 156-166 |
| ISBN: | 978-615-6342-50-8 |