แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

A recommendation system using machine learning techniques : a case study of oversized clothes in e-commerce platform

keyword: Recommendation algorithms
; Plus size clothing dataset
; Machine learning
Abstract: This research develops and compares the effectiveness of recommendation algorithms for a plus size clothing market on e-commerce platforms with the rapid growth of the e-commerce industry and the increasing importance of using recommendation systems to drive sales and customer satisfaction, the plus size clothing market also has significant growth. However, there is a lacking study on the recommendation system for a plus size cloth. The study compares the performance of association rule mining and collaborative filtering algorithms on a dataset of plus size clothing transaction on an e-commerce platform. The results of the models are evaluated using precision, recall and F1-score to identify the best-performing recommendation model for plus-size clothing. The User-Based (MSD) model emerges as the top performer with a precision rate of 29%, recall rate of 25%, and F1-score of 26%, outperforming User-Based (Pearson) and SVD models. On the other hand, FP-Growth exhibits the least performance with a precision rate of 7.88%, recall rate of 4.23%, and F1-score of 5%. The findings of this study have implications for e-commerce businesses and researchers in the field of recommendation systems. The results of this study contribute to a better understanding of the effectiveness of recommendation algorithms in the plus size clothing market
Thammasat University. Thammasat University Library
Address: BANGKOK
Email: preserv@tu.ac.th
Role: advisor
Created: 2022
Modified: 2023-12-02
Issued: 2023-12-02
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
eng
DegreeName: Master of Science
Descipline: Computer Science
©copyrights Thammasat University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 12688peeraphol.pdf 1.65 MB
ใช้เวลา
0.021832 วินาที

Peeraphol Kamolnawin
Title Contributor Type
A recommendation system using machine learning techniques : a case study of oversized clothes in e-commerce platform
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Peeraphol Kamolnawin
Nuchjarin Intalar
วิทยานิพนธ์/Thesis
Nuchjarin Intalar
Title Creator Type and Date Create
The study of factors and obstacles in implementing a smart farming system by the farmers in Sisaket Province
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Nuchjarin Intalar
Sarin Indrasukhsri
วิทยานิพนธ์/Thesis
Credit risk scoring based on machine learning models : a comparative assessment
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Nuchjarin Intalar
Tanapon Tanavejwasin
วิทยานิพนธ์/Thesis
A recommendation system using machine learning techniques : a case study of oversized clothes in e-commerce platform
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Nuchjarin Intalar
Peeraphol Kamolnawin
วิทยานิพนธ์/Thesis
Comparison of deep learning model for stock trading after peak pandemic : case study SET50 stocks
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Nuchjarin Intalar
Chayangkul Kongprasertpong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Comparative technical analysis for Thai stock price prediction : a case study of food and beverage sector
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Nuchjarin Intalar
Vitsarut Poonnoy
วิทยานิพนธ์/Thesis
Robotic process automation adoption in accounting firms in Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Nuchjarin Intalar
Jiratha Thamsermsang
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.172