Press/กด CtrlหรือCmd + P to print
or save as PDF

ระบบแนะนำสินค้า

Estimated reading time: 1 min
ชื่อโครงงาน:
Project Title:
ระบบแนะนำสินค้า
Product Recommendation System
ชื่อนักศึกษา:
Author:
นายปรินทร์  กิตติโสภณธรรม
Mr. Parin Kittisophontham
อาจารย์ที่ปรึกษา:
Advisor:
อาจารย์ศรัญธร  มั่งมี
Miss Saranthon Maungmee
ระดับการศึกษา:
Degree:
บริหารธุรกิจบัณฑิต (บธ.บ.)
Bachelor of Business Administration
ภาควิชา:
Major:
ธุรกิจดิจิทัล
Digital Business
คณะ:
Faculty:
เทคโนโลยีสารสนเทศ
Information Technology
ภาคการศึกษา/ปีการศึกษา:
Semester / Academic year:
3/2565
3/2022

การอ้างอิง/citation

ปรินทร์  กิตติโสภณธรรม. (2565). ระบบแนะนำสินค้า. (สหกิจศึกษา). กรุงเทพฯ: คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยสยาม.


บทคัดย่อ

     บริษัท ยูไนเต็ดฟูดส์ จำกัด (มหาชน) เป็นบริษัทชั้นนำในการผลิตขนม ของประเทศ ไทย โดยมีผลิตภัณฑ์ขนมชนิดต่างๆเช่น เวเฟอร์ เซี่ยงไฮ้, ช็อกโกแลต อัลมอนด์ , เยลลี่ โยโย่, โตโร่ป๊อปคอร์นและอื่นๆการเพิ่มยอดขายและนำเสนอสินค้าให้ตรงตามความต้องการของผู้บริโภคเป็นช่องทางที่ทำให้เพิ่มรายได้ให้กับผู้ประกอบการและเพิ่มความพึงพอใจให้กับผู้บริโภคที่มีต่อสินค้ามากยิ่งขึ้น วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการพัฒนาแบบจำลองการแนะนำสินค้ามาช่วยในการแนะนำสินค้าโดยใช้เทคนิคการกรองแบบอิงเนื้อหา (Content-Based Filtering) ซึ่งใช้หลักการความคล้ายคลึงแบบโคไซน์และเทคนิคการกรองข้อมูลแบบพึ่งพาผู้ใช้ร่วม (Collaborative Filtering) โดยนำไลบรารีของ Non-negative matrix factorization มาสร้างแบบจำลองทำให้แนะนำสินค้าให้กับลูกค้าได้อย่างเหมาะสม

คำสำคัญ : ระบบแนะนำ, การกรองแบบอิงเนื้อหา, การกรองข้อมูลแบบพึ่งพาผู้ใช้ร่วม


Abstract

     United Foods Public Company Limited is a leading confectionery manufacturing company in Thailand. offering a wide range of confectionery products such as Wafer Shanghai, Almond Chocolate, Yo-Yo Jelly and Toro Popcorn. Selling and presenting products to meet the needs of consumers is a way to increase revenue for entrepreneurs and increases consumer satisfaction with products. The objective of this research was to develop a product recommendation model to assist with content-based filtering techniques. Content-based filtering, uses the cosine similarity principle and user-dependent filtering techniques. Collaborative filtering uses a library of non-negative matrix factorization. that creates a model to appropriately recommend products to customers.

Keywords: recommendation system, content-based filtering, collaborative filtering


ระบบแนะนำสินค้า | Product Recommendation System

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยสยาม  |  Faculty of Information Technology, Siam University, ฺBangkok, Thailand