Анализ методов поиска решения в соответствии с критериями отбора для задачи ранжирования товаров платформ электронной коммерции
(Стр. 186-201)
Гадасин Денис Вадимович
Горохов Кирилл Игоревич; Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ); г. Москва
Подробнее об авторах
Гадасин Денис Вадимович
кандидат технических наук, доцент; заместитель заведующего, кафедра «Сетевые информационные технологии и сервисы»
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ)
г. Москва, Российская Федерация Горохов Кирилл Игоревич; Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ); г. Москва Российская Федерация
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ)
г. Москва, Российская Федерация Горохов Кирилл Игоревич; Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ); г. Москва Российская Федерация
Нажимая на кнопку купить вы соглашаетесь с условиями договора оферты
Аннотация:
Развитие электронной коммерции и рост конкуренции на маркетплейсах требуют совершенствования алгоритмов ранжирования товаров с учетом множественных критериев. В данной работе проводится систематический анализ шести методов многокритериального принятия решений (MCDM) применительно к задаче адаптивной сортировки товаров на основе текстовых описаний. Рассматриваются методы SAW, WPM, TOPSIS, VIKOR, ELECTRE III и PROMETHEE II. Результаты ранжирования, полученные различными методами, анализируются статистически, оцениваются преимущества и недостатки различных методологических подходов, дополнительно описываются сценарии применения каждой категории методов.
Образец цитирования:
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Гадасин Д.В., Горохов К.И. Анализ методов поиска решения в соответствии с критериями отбора для задачи ранжирования товаров платформ электронной коммерции // Computational Nanotechnology. 2026. Т. 13. № 1. С. 186-201. DOI: 10.33693/2313-223X-2026-13-1-186-201. EDN: NCCXTS
Список литературы:
Гадасин Д.В., Вакурин И.С., Тремасова Л.А. Алгоритм распределения данных между системами хранения на основе свойства самоподобия // Электросвязь. 2024. № 4. С. 44–50. DOI: 10.34832/ELSV.2024.53.4.015. EDN: BRSLCL.
Гадасин Д.В., Тремасова Л.А., Гадасин Д.Д. Распределение поступающей нагрузки с применением SS-метода // I-methods. 2023. Т. 15. № 3. EDN: HQEYTW.
Гадасин Д.В., Тремасова Л.А., Калининский Д.С. Снижение размерности данных для анализа посредством метода главных компонент // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 3. С. 130–140. DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-3-130-140. EDN: BLPFIZ.
Гадасин Д.В., Шведов А.В. Применение транспортной задачи для балансировки нагрузки в условиях нечеткости исходных данных // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2024. Т. 18. № 1. С. 13–20. DOI: 10.36724/2072-8735-2024-18-1-13-20. EDN: WKNPIX.
Гадасин Д.В., Шведов А.В., Кузин И.А. Трехмерная реконструкции объекта по одному изображению с использованием глубоких сверточных нейронных сетей // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2022. Т. 16. № 7. С. 29–35. DOI: 10.36724/2072-8735-2022-16-7-29-35. EDN: YTLCNW.
Зенин А.Ю., Кобелев В.С., Киреев Ю.В. Модель многокритериального экспертного оценивания, основанная на методе Раша оценки латентных переменных // Экономика и менеджмент систем управления. 2015. № 2 (16). С. 23–30. EDN: VDANRZ.
Калининский Д.С., Тремасова Л.А., Гадасин Д.В. Определение модели управления доступом для телекоммуникационной системы // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025. Т. 13. № 4 (51). DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.010. EDN: JCEOXO.
Марченко М.В. Обзор рынка интернет-торговли в России // Вопросы экономических наук. 2011. № 6 (51). С. 36–38. EDN: OKAGDL.
Подиновский В.В. Анализ задач многокритериального выбора методами теории важности критериев при помощи компьютерных систем поддержки принятия решений // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2008. № 2. С. 64–68. EDN: IJKDPT.
Подиновский В.В. Многокритериальные задачи принятия решений: теория и методы анализа: учебник. М.: Юрайт, 2024. 486 с. EDN: IRHYUW.
Тремасова Л.А., Первухина А.А., Гадасин Д.В. Использование методов Косарайю и k-средних для формирования кластеров // Электросвязь. 2024. № 9. С. 47–55. DOI: 10.34832/ELSV.2024.58.9.007. EDN: DOZTZK.
Bączkiewicz A., Kizielewicz B., Shekhovtsov A. et al. Towards an e-commerce recommendation system based on MCDM methods // International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA). Piscataway, NJ: IEEE, 2021. Pp. 991–996. DOI: 10.1109/DASA53625.2021.9682356.
Chidambaram P.K., Sivaji C., Murugan A., Ramachandran M. Performance analysis of materials selection using Weighted Product Method (WPM) // Journal on Materials and its Characterization. 2022. Vol. 1. No. 1. Pp. 38–45. DOI: 10.46632/jmc/1/1/5. EDN: EWOMZY.
Firsova S.H., Perevozchykova A.A. Using the Simple Additive Weighting (SAW) multi-criteria analysis methodology for selecting the optimal strategy for creating a production alliance // Business Inform. 2024. Vol. 2. No. 553. Pp. 258–264. DOI: 10.32983/2222-4459-2024-2-258-264. EDN: AHDNFJ.
Gao H., Zhou S. A survey of explainable e-commerce recommender systems // IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT). Piscataway, NJ: IEEE, 2022. Pp. 723–730. DOI: 10.1109/WI-IAT55865.2022.00115.
Jana Ch., Muhiuddin G., Pal M. Multiple-attribute decision making problems based on SVTNH methods // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2020. Vol. 11. No. 9. Pp. 3717–3733. DOI: 10.1007/s12652-019-01568-9. EDN: KPGCUC.
Kumar G., Parimala N. An integration of sentiment analysis and MCDM approach for smartphone recommendation // International Journal of Information Technology and Decision Making. 2020. Vol. 19. No. 4. Pp. 1057–1085. DOI: 10.1142/S021962202050025X.
Madias E.N.D., Doulos L.T., Kontaxis P.A., Topalis F.V. Multicriteria decision aid analysis for the optimum performance of an ambient light sensor: methodology and case study // Operational Research. 2020. Vol. 21. Pp. 1195–1221. DOI: 10.1007/s12351-020-00575-5. EDN: IEECCI.
Martin D.M., Smith D.R. Comparing SMART and ELECTRE methods for multi-criteria decision analysis: A case study evaluating conservation strategies // Environmental and Sustainability Indicators. 2025. Vol. 27. Art. 100764. DOI: 10.1016/j.indic.2025.100764. EDN: LDEKJC.
Priya P., Agnihotri P. Multi-criteria decision analysis of sustainable hydrogen production methods using AHP and PROMETHEE II // International Journal of Research in Management. 2025. Vol. 7. No. 1. Pp. 1324–1328. DOI: 10.33545/26648792.2025.v7.i1n.460. EDN: YTWMEU.
Гадасин Д.В., Тремасова Л.А., Гадасин Д.Д. Распределение поступающей нагрузки с применением SS-метода // I-methods. 2023. Т. 15. № 3. EDN: HQEYTW.
Гадасин Д.В., Тремасова Л.А., Калининский Д.С. Снижение размерности данных для анализа посредством метода главных компонент // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 3. С. 130–140. DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-3-130-140. EDN: BLPFIZ.
Гадасин Д.В., Шведов А.В. Применение транспортной задачи для балансировки нагрузки в условиях нечеткости исходных данных // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2024. Т. 18. № 1. С. 13–20. DOI: 10.36724/2072-8735-2024-18-1-13-20. EDN: WKNPIX.
Гадасин Д.В., Шведов А.В., Кузин И.А. Трехмерная реконструкции объекта по одному изображению с использованием глубоких сверточных нейронных сетей // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2022. Т. 16. № 7. С. 29–35. DOI: 10.36724/2072-8735-2022-16-7-29-35. EDN: YTLCNW.
Зенин А.Ю., Кобелев В.С., Киреев Ю.В. Модель многокритериального экспертного оценивания, основанная на методе Раша оценки латентных переменных // Экономика и менеджмент систем управления. 2015. № 2 (16). С. 23–30. EDN: VDANRZ.
Калининский Д.С., Тремасова Л.А., Гадасин Д.В. Определение модели управления доступом для телекоммуникационной системы // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025. Т. 13. № 4 (51). DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.010. EDN: JCEOXO.
Марченко М.В. Обзор рынка интернет-торговли в России // Вопросы экономических наук. 2011. № 6 (51). С. 36–38. EDN: OKAGDL.
Подиновский В.В. Анализ задач многокритериального выбора методами теории важности критериев при помощи компьютерных систем поддержки принятия решений // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2008. № 2. С. 64–68. EDN: IJKDPT.
Подиновский В.В. Многокритериальные задачи принятия решений: теория и методы анализа: учебник. М.: Юрайт, 2024. 486 с. EDN: IRHYUW.
Тремасова Л.А., Первухина А.А., Гадасин Д.В. Использование методов Косарайю и k-средних для формирования кластеров // Электросвязь. 2024. № 9. С. 47–55. DOI: 10.34832/ELSV.2024.58.9.007. EDN: DOZTZK.
Bączkiewicz A., Kizielewicz B., Shekhovtsov A. et al. Towards an e-commerce recommendation system based on MCDM methods // International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA). Piscataway, NJ: IEEE, 2021. Pp. 991–996. DOI: 10.1109/DASA53625.2021.9682356.
Chidambaram P.K., Sivaji C., Murugan A., Ramachandran M. Performance analysis of materials selection using Weighted Product Method (WPM) // Journal on Materials and its Characterization. 2022. Vol. 1. No. 1. Pp. 38–45. DOI: 10.46632/jmc/1/1/5. EDN: EWOMZY.
Firsova S.H., Perevozchykova A.A. Using the Simple Additive Weighting (SAW) multi-criteria analysis methodology for selecting the optimal strategy for creating a production alliance // Business Inform. 2024. Vol. 2. No. 553. Pp. 258–264. DOI: 10.32983/2222-4459-2024-2-258-264. EDN: AHDNFJ.
Gao H., Zhou S. A survey of explainable e-commerce recommender systems // IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT). Piscataway, NJ: IEEE, 2022. Pp. 723–730. DOI: 10.1109/WI-IAT55865.2022.00115.
Jana Ch., Muhiuddin G., Pal M. Multiple-attribute decision making problems based on SVTNH methods // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2020. Vol. 11. No. 9. Pp. 3717–3733. DOI: 10.1007/s12652-019-01568-9. EDN: KPGCUC.
Kumar G., Parimala N. An integration of sentiment analysis and MCDM approach for smartphone recommendation // International Journal of Information Technology and Decision Making. 2020. Vol. 19. No. 4. Pp. 1057–1085. DOI: 10.1142/S021962202050025X.
Madias E.N.D., Doulos L.T., Kontaxis P.A., Topalis F.V. Multicriteria decision aid analysis for the optimum performance of an ambient light sensor: methodology and case study // Operational Research. 2020. Vol. 21. Pp. 1195–1221. DOI: 10.1007/s12351-020-00575-5. EDN: IEECCI.
Martin D.M., Smith D.R. Comparing SMART and ELECTRE methods for multi-criteria decision analysis: A case study evaluating conservation strategies // Environmental and Sustainability Indicators. 2025. Vol. 27. Art. 100764. DOI: 10.1016/j.indic.2025.100764. EDN: LDEKJC.
Priya P., Agnihotri P. Multi-criteria decision analysis of sustainable hydrogen production methods using AHP and PROMETHEE II // International Journal of Research in Management. 2025. Vol. 7. No. 1. Pp. 1324–1328. DOI: 10.33545/26648792.2025.v7.i1n.460. EDN: YTWMEU.
Ключевые слова:
многокритериальное принятие решений (MCDM), электронная коммерция.
