Применение алгоритмов машинного обучения для кластеризации клиентов в электронной коммерции
Загрузка...
Дата
Authors
Название журнала
ISSN журнала
Название тома
Издатель
Витебский государственный технологический университет
DOI
Аннотация
Рассмотрены основные методы кластеризации – группировки клиентов по схожим признакам, используемой в алгоритмах машинного обучения при анализе поведения клиентов в электронной коммерции.
Описание
электронная коммерция
клиенты
поведение клиентов
анализ поведения
сегментация клиентов
кластеризация клиентов
методы кластеризации
машинное обучение
алгоритмы машинного обучения
k-means
DBSCAN
клиенты
поведение клиентов
анализ поведения
сегментация клиентов
кластеризация клиентов
методы кластеризации
машинное обучение
алгоритмы машинного обучения
k-means
DBSCAN
Ключевые слова
Цитирование
Мацуганова, М. Д.
Применение алгоритмов машинного обучения для кластеризации клиентов в электронной коммерции / М. Д. Мацуганова, Д. В. Черненко
// Развитие информатизации и государственной системы научно-технической информации (РИНТИ–2025) : доклады ХXIV Международной научно-технической конференции, Минск, 20 ноября 2025 г. / ОИПИ НАН Беларуси. – Минск, 2025. – С. 227–230. – Библиогр.: с. 230 (6 назв.).