Разработка методики сегментации пользователей с помощью алгоритмов кластеризации и расширенной аналитики
Main Article Content
Аннотация
Статья посвящена созданию эффективного решения по сегментации пользователей. Представлены анализ существующих сервисов сегментации пользователей и подходов к их сегментации (ABCDx сегментация, демографическая сегментация, сегментация на основании карты пути пользователя), а также анализ алгоритмов кластеризации (K-means, Mini-Batch K-means, DBSCAN, Agglomerative Clustering, Spectral Clustering). Исследование названных подходов нацелено на создание решения по сегментации, «гибкого» и адаптирующегося под каждую пользовательскую выборку. Также применены дисперсионный анализ (тест ANOVA) и разбор метрик кластеризации для оценки качества сегментации пользователей. С помощью указанных методов разработано эффективное решение по сегментации пользователей с использованием технологии расширенной аналитики и машинного обучения.
Ключевые слова:
Article Details
Библиографические ссылки
2. An J., Kwak H., Jung S., Salminen J., Jansen B. Customer segmentation us-ing online platforms: isolating behavioral and demographic segments for persona creation via aggregated user data // Social Network Analysis and Mining. 2018. P. 1–19.
3. Starkova N V. Klasterizacija stran Evropy po demograficheskim priznakam // Molodoj uchenyj. 2016. № 9 (113). S. 418–426. URL: https://moluch.ru/archive/113/28811/ (date of the application: 06.06.2022)
4. Cherezov D.S. Obzor osnovnyh metodov klassifikacii i klasteri-zacii dannyh // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija: Sistemnyj analiz i informacionnye tehnologii. 2009. №2. S. 23–27. URL: https://rucont.ru/efd/519732 (date of the application: 06.06.2022)
5. Jagabathula S., Rusmevichientong P., Venkataraman A., Zhao X. Estimating Large-Scale Tree Logit Models // NYU Stern School of Business, 2022.
6. Amigó E., Gonzalo J., Artiles J. A comparison of extrinsic clustering evaluation metrics based on formal constraints // Information Retrieval volume. 2009. No. 12. P. 461–486.
7. Topalovich N. Algoritmy klasterizacii v mashinnom obuchenii // Molodoj uchenyj. 2020. № 52 (342). S. 47–49. URL: https://moluch.ru/archive/342/77003/ (date of the application: 06.06.2022)
8. Rodriguez M.Z., Comin C.H., Casanova D., Bruno O.M., Amancio D.R., Costa L.F., Rodrigues F.A. Clustering algorithms: A comparative approach // PLoS One. 2019. No. 14. P. 15–30.
9. Bajkov I.I. Metod ansamblirovanija algoritmov klasterizacii dlja reshenija zadachi sovmestnoj klasterizacii // Sensornye sistemy. 2021. T. 35. № 1. S. 43–49.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.