Dinamikus árazórendszerek kialakítása mesterséges intelligenciával egy webáruházban
Saved in:
| Main Authors: | |
|---|---|
| Format: | Book part |
| Published: |
Budapesti Gazdasági Egyetem
Budapest, Magyarország
2023
|
| Series: | Integrált gondolkodás és integrált vállalati jelentés: fenntarthatósági kockázatok a gazdasági és energetikai válság árnyékában Magyar Tudomány Ünnepe konferencia kötet 2023
|
| Subjects: | |
| 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 |
MARC
| LEADER | 00000naa a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | publ2047 | ||
| 005 | 20230508142206.0 | ||
| 008 | 230330s2023 hu o 000 zxx d | ||
| 020 | |a 978-615-6342-50-8 | ||
| 024 | |a 10.29180/978-615-6342-50-8_12 |2 doi | ||
| 040 | |a BGE Publikációtár Repozitórium |b hun | ||
| 100 | 1 | |a Kovács Endre | |
| 245 | 1 | 0 | |a Dinamikus árazórendszerek kialakítása mesterséges intelligenciával egy webáruházban |c Kovács Endre |h [elektronikus dokumentum] |
| 260 | |a Budapesti Gazdasági Egyetem |b Budapest, Magyarország |c 2023 | ||
| 300 | |a 156-166 | ||
| 490 | 0 | |a Integrált gondolkodás és integrált vállalati jelentés: fenntarthatósági kockázatok a gazdasági és energetikai válság árnyékában Magyar Tudomány Ünnepe konferencia kötet 2023 | |
| 520 | 3 | |a 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. | |
| 650 | 4 | |a közgazdaságtudományok | |
| 695 | |a mesterséges intelligencia | ||
| 695 | |a gépi tanulás | ||
| 695 | |a dinamikus árazás | ||
| 695 | |a rezervációs ár | ||
| 695 | |a neurális hálózat | ||
| 700 | 1 | |a Erdélyi Katalin |e aut | |
| 700 | 1 | |a Dobák Dóra |e aut | |
| 700 | 1 | |a Fauszt Tibor |e aut | |
| 856 | 4 | 0 | |u https://publikaciotar.uni-bge.hu/id/eprint/2047/1/Kov%C3%A1cs%20et%20al.pdf |z Dokumentum-elérés |