Otomatisasi Konten Statis dan Perilaku Dinamis dari Web E-Commerce Menggunakan Metode Content Based Filtering PT Multi Sinar Teknik

Abstract Views: 68   PDF Downloads: 43

Authors

  • Haryanto Haryanto Universitas Raharja, Tangerang
  • Abdul Harits Universitas Raharja, Tangerang

DOI:

https://doi.org/10.56211/sudo.v3i3.421

Keywords:

Konten Statis; Perilaku Dinamis ; Web E-Commerce

Abstract

Di dalam web e-commerce sangat bergantung pada analisis perilaku pelanggan, melakukan upaya untuk mempengaruhi Tindakan atau pengguna serta mengoptimalkan metrik keberhasilan. Teknik pembelajaran dan pengembangan data telah diterapkan di bidang ini, sangat mempengaruhi aktivitas pemasaran. Saat ini dengan situs web e-commerce baru, dengan data untuk memulai proses pengumpulan data secara real-time dan historis tentang situs tersebut, menganalisis dan mengubah data ini untuk dengan memahami situs web dan penggunanya. Ilmuwan data biasanya menggunakan pelacakan secara spesifik di domain, sehingga memerlukan modifikasi kode pada halaman web. penelitian ini mengusulkan pendekatan alternatif untuk mengambil informasi dari situs web e-commerce tertentu, mengumpulkan data dari struktur, mengambil informasi semantik di lokasi yang telah ditentukan dan menganalisis log akses pengguna, dengan menggunakan metode Content Based Filtering sehingga memungkinkan pengembangan model yang akurat untuk memprediksi perilaku pengguna di masa depan. Hasil Ada tiga bidang utama dalam pembuatan profil pengguna, terdiri dari latar belakang pengguna, tujuan dan minat pengguna. Hal ini dicapai dengan penerapan proses penambangan web, memahami struktur situs, konten dan penggunaan dalam saluran, menghasilkan grafik web situs web.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Schafer, J.B., Konstan, J., Riedl, J. Recommender systems in e-commerce. In: Proceedings of the 1st ACM Conference on Electronic Commerce; EC ’99. New York, NY, USA: ACM. H.163

Mobasher, B. Data mining for web personalization. In: The adaptive web. Springer; p. 90–135. 2007,

Zhang, Q., Segall, R. Web Mining: a Survey of Current Research, Techniques, and Software. International Journal of Information Technology & Decision Making .2008

Eisingerich, A., Kretschmer, T. In e-commerce, more is more. Havard Business Review 2008;86(3).

Bresnahan, T., Davis, J.P., Yin, P.L. Economic value creation in mobile applications 2014;.

Mohapatra, S. E-commerce strategy: text and cases. Springer Science & Business Media;89, 2012.

Hydzik, J. The revolution is just beginning. Total Telecom 32. 2005

Sterne, J., Cutler, M. E-metrics: business metrics for the new economy. URL (consulted March 2005): http://www emetrics org/articles/whitepaper html 2000

Peska, L., Vojtas, P. Evaluating various implicit factors in e-commerce. CEUR Workshop Proceedings;910(Rue):51–55. 2012

Gefen, D. Customer loyalty in e-commerce. Journal of the association for information systems 2002;3(1):2.

Wei, K., Huang, J., Fu, S. A survey of e-commerce recommender systems. In: Service Systems and Service Management, International Conference on. IEEE; p. 1–5. 2007

Purwati, Y. Standard features of e-commerce user interface for the web. Researchers World 2011;2(3):77.

Kosala, R., Blockeel, H. Web mining research: A survey. ACM Sigkdd Explorations Newsletter;2(1):1–15. 2000

Haryanto, A Rufai, Model Manajemen Hubungan Pelanggan dan Sistem Bisnis Intelijen untuk Katalog Secara Online, dalam Jurnal Snartisi , 2018

Downloads

Article History

Submitted: 10-12-2023
Published: 30-07-2024
Pages: 106-112

PlumX Metrics

How to Cite

Haryanto, H., & Harits, A. (2024). Otomatisasi Konten Statis dan Perilaku Dinamis dari Web E-Commerce Menggunakan Metode Content Based Filtering PT Multi Sinar Teknik. Sudo Jurnal Teknik Informatika, 3(3), 106–112. https://doi.org/10.56211/sudo.v3i3.421