Увеличение дополнительных продаж кластеризацией клиентских заказов: подход на основе машинного обучения
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Цель исследования заключается в проверке гипотезы, что построение персонализированной коммуникации с клиентами на основе алгоритмов машинного обучения дает результаты лучше, чем использование только экспертной оценки. Методы кластеризации и классификации были применены для сегментации заказов пользователей. Новые цепочки рекомендуемых продуктов, основанные на объединении сегментации и экспертной оценки, показывают преимущества такого подхода.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Machine Learning. — [Electronic resource]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning.
Statistical classification. — [Electronic resource]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_classification.
Filipyev A. Cluster analysis of customers behavior. // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. — 2018. — №2. — [Электронный ресурс]. URL: http://sanse.ru/download/318.
Euclidean distance. — [Electronic resource]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance
Comparing different clustering algorithms on toy datasets. — [Electronic resource]. URL: http://scikitlearn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_cluster_comparison.html#sphx-glr-auto-examples-clusterplot-cluster-comparison-py.
Spectral clustering. — [Electronic resource]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_clustering.
Spectral Clustering. — [Electronic Resource]. URL: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.SpectralClustering.html.
U. Von Luxburg, “A Tutorial on Spectral Clustering,” Statistics 550 Xiucai Ye and Tetsuya Sakurai ETRI Journal. — 2016. — Vol. 38. — №3. — [Electronic resource]. URL: http://dx.doi.org/10.4218/etrij.16.0115.0517.
Gradient Boosting Machines, A Tutorial. — [Electronic resource]. URL: https://www.researchgate.net/publication/259653472_Gradient_Boosting_Machines_A_Tutorial.