Studio dell'influenza delle metriche di analisi web, in un sistema di suggerimenti basato sul contenuto.

In questa tesi presentiamo una metodologia per migliorare un sistema di raccomandazione basato sul contenuto utilizzando le metriche di analisi web. Ci siamo basati sul presupposto che spesso gli utenti tendono ad acquistare i capi più popolari e famosi, per la nicchia di cui fanno parte all'interno del sito. Abbiamo quindi puntato ad individuare e mettere in risalto questi ultimi, basandoci sulla strategia dell'analisi web applicata dal gestore del sito. Purtroppo, non abbiamo potuto utilizzare un dataset reale di un sito e-commerce, siamo quindi stati costretti a crearne uno artificialmente. Questa scelta ci ha imposto di effettuare diverse supposizioni e ad avere a disposizione una quantità di dati limitata rispetto a una situazione reale. Tuttavia, il lavoro svolto punta a ricreare una situazione reale e ad essere il più fedele possibile alla realtà. Partendo dalle informazioni a disposizione abbiamo utilizzato le informazioni ricavate relative all'analisi web, al fine di generare delle etichette, che abbiamo utilizzato per arricchire il profilo dei prodotti. I risultati dell'esperimento mostrano come ci sia un miglioramento delle raccomandazioni del sistema di suggerimenti, ma abbiamo identificato diversi spunti di ricerca che necessitano di essere approfonditi in futuro.