فصلنامه تخصصی فناوری اطلاعات و ارتباطات

هوش مصنوعی در حال تغییر تجارت الکترونیکی: استریملیت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

گروه مهندسی کامپیوتر ، واحد الکترونیکی ، دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران ، ایران

چکیده
در عصر دیجیتالی که شاهد آن هستیم، هوش مصنوعی به عنوان یک عامل کلیدی در تحول تجارت الکترونیک ظهور کرده است. این مقاله به بررسی چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه استفاده از وب اپلیکیشن های داده محور و ترکیب آن با پکیج های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین رابط کاربری پویاتر با پارت های هوشمند و پویا و ایجاد مزیت رقابتی برای کسب‌وکارها می‌پردازد. برای این تحقیق، ما از فرم هایی استفاده کردیم که به صورت پویا طراحی شده و از کاربر دیتا را جمع آوری میکند و در آخر دیتا را تجزیه و تحلیل میکند و به صورت چارت و نمودار به نمایش در می آورد یافته‌های ما نشان می‌دهند که هوش مصنوعی قادر به پیش‌بینی رفتار مشتری و تقاضای بازار با دقت بالایی است . اتوماسیون فرآیندها و کاهش نیاز به نیروی انسانی باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی شده است. همچنین سیستم‌های توصیه‌گر و پشتیبانی مشتری هوشمند به ارائه خدمات سریع‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر منجر شده‌اند. سیستم های توصیه گر به عنوان ابزاری قدرتمند برای تجارت الکترونیک ظاهر شده اند که می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کند تا در بازار رقابتی امروزی موفق شوند. با ادامه پیشرفت‌های فناوری، می‌توان انتظار داشت که نقش هوش مصنوعی در این صنعت بصورت فزاینده ای بیشتر شود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Artificial Intelligence Is Changing E-Commerce: Streamlit

نویسنده English

Alireza Jafari
Computer Engineering Department, Electronic Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده English

In the digital age we are witnessing, artificial intelligence (AI) has emerged as a key factor in the evolution of e-commerce. This article examines how to use AI to improve the experience of using data-driven web apps and combine it with artificial intelligence packages, as well as a more dynamic user interface with smart and dynamic parts and create a competitive advantage for businesses. For this research, we used forms that are designed dynamically and collect data from the user, and finally analyze the data and display it in the form of charts and graphs. Our findings show that AI has been able to Increase accuracy of predictions. Using data and advanced algorithms, AI is able to predict customer behavior and market demand with high accuracy. Automation of processes and reduction of the need for manpower has reduced operating costs. Recommender systems and intelligent customer support have led to faster and more personalized service. It has emerged as a powerful e-commerce tool that can help businesses succeed in today's competitive marketplace. As technology continues to advance, we can expect AI to play an even greater role in this industry.

کلیدواژه‌ها English

Artifical Intelligence
Streamlit
Recommender System
E-Commerce
[1] Zhang Q, Lu J, Jin Y. Artificial intelligence in recommender systems. Complex & Intelligent Systems. 2021 Feb;7(1):439-57.
[2] Ko H, Lee S, Park Y, Choi A. A survey of recommendation systems: recommendation models, techniques, and application fields. Electronics. 2022 Jan 3;11(1):141.
[3] Zhang Q, Lu J, Jin Y. Artificial intelligence in recommender systems. Complex & Intelligent Systems. 2021 Feb;7(1):439-57.
[4] Yao N. Research on Cross-Border E-Commerce Recommendation System Based on Deep Learning Algorithm. In2024 3rd International Conference for Innovation in Technology (INOCON) 2024 Mar 1 (pp. 1-4). IEEE.
[5] Okoli K, Joseph I, Chijioke F, Bekeneva Y, Chijioke A, Kodondo I. Human-Machine Interaction in E-commerce: a Multi-Faceted Examination of CAPTCHA Effect. In2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElCon) 2024 Jan 29 (pp. 259-263). IEEE.
[6] Wang Q, Li J. E-commerce Recommendation Algorithm Based on K-Means Clustering. In2024 International Conference on Integrated Circuits and Communication Systems (ICICACS) 2024 Feb 23 (pp. 1-4). IEEE.
[7] Jannach D, Manzoor A, Cai W, Chen L. A survey on conversational recommender systems. ACM Computing Surveys (CSUR). 2021 May 23;54(5):1-36.
[8] Khorasani M, Abdou M, Hernández Fernández J. Web Application Development with Streamlit. Software Development. 2022:498-507.
[9] Aendikov N, Azayeva A. Integration of GIS and machine learning analytics into Streamlit application. Procedia Computer Science. 2024 Jan 1;231:691-6.
[10] Richards T. Streamlit for Data Science: Create interactive data apps in Python. Packt Publishing Ltd; 2023 Sep 29.
[11] Manwal M, Aswal D, Tewari V. Machine Learning Based Stream-Lit API Multi-Disease Detection. In2023 5th International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA) 2023 Aug 3 (pp. 266-272). IEEE.
[12] Parker A, Heflin A, Jones LC. Analyzing University of Virginia Health publications using open data, Python, and Streamlit. Journal of the Medical Library Association: JMLA. 2021 Oct 10;109(4):688.