<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">
Сейчас идет активное тестирование репозитория. Сообщайте обо всех найденных ошибках через техническую поддержку.

Применение алгоритмов машинного обучения для кластеризации клиентов в электронной коммерции

dc.contributor.authorМацуганова, М. Д.
dc.contributor.authorЧерненко, Д. В.
dc.date.accessioned2026-01-23T08:44:52Z
dc.date.available2026-01-23T08:44:52Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionэлектронная коммерцияru_RU
dc.descriptionклиентыru_RU
dc.descriptionповедение клиентовru_RU
dc.descriptionанализ поведенияru_RU
dc.descriptionсегментация клиентовru_RU
dc.descriptionкластеризация клиентовru_RU
dc.descriptionметоды кластеризацииru_RU
dc.descriptionмашинное обучениеru_RU
dc.descriptionалгоритмы машинного обученияru_RU
dc.descriptionk-meansru_RU
dc.descriptionDBSCANru_RU
dc.description.abstractРассмотрены основные методы кластеризации – группировки клиентов по схожим признакам, используемой в алгоритмах машинного обучения при анализе поведения клиентов в электронной коммерции.ru_RU
dc.format.mimetypeapplication/pdfru_RU
dc.identifier.citationМацуганова, 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.).ru_RU
dc.identifier.urihttps://rep.vstu.by/handle/123456789/21740
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherВитебский государственный технологический университетru_RU
dc.titleПрименение алгоритмов машинного обучения для кластеризации клиентов в электронной коммерцииru_RU
dc.typeArticleru_RU

Файлы

Оригинальный пакет

Показано 1 - 1 из 1
Загрузка...
Изображение-миниатюра
Имя:
rinti-2025_227-230.pdf
Размер:
77,22 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Описание:

Пакет лицензий

Показано 1 - 1 из 1
Загрузка...
Изображение-миниатюра
Имя:
license.txt
Размер:
1,71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Описание: