Proposta: "Studio di applicabilità di algoritmi di raccomandazione"
Descrizione di questa proposta
Gli algoritimi di raccomandazione sono in grado di associare gli utenti online a certi prodotti, documenti o in generale ad articoli in maniera automatica. Questi ultimi possono aumentare il tasso di click-through, gli acquisti o la dimensione media del carrello nei negozi online. In questa attività saranno effettuate delle sperimentazioni offline per studiare l'applicabilità di algoritmi di raccomandazione sulla base di una serie di specifiche e requisiti di un dominio, e mediante l'accesso a un dataset.
Di cosa abbiamo bisogno
Dataset di acquisti passati o accesso all'account Google Analytics.
Cosa ottieni
Documento sull'applicabilità di diversi algoritmi di raccomandazione basati sulla sperimentazione offline.
Costi
I costi ammontano a 5.000€+IVA. Potete anche approfittare del Lab bonus, che copre dal 50% al 65% dei costi sostenuti.
Contatto per questa proposta
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sito web)Markus Zanker è un professore associato di ruolo presso la Facoltà di Scienze e Tecnologie Informatiche della Libera Università di Bolzano. Scopri di più su di lui consultando il suo sito web.
Abbiamo creato un diagramma che mostra parole chiave comuni da articoli scritti da Markus Zanker. Questo è spesso utile per vedere cosa sta facendo il rispettivo ricercatore o la rispettiva ricercatrice: Clicca qui.
Categorie
Intelligenza artificiale, Machine learning
Tipo di proposta
Studio di fattibilità
