Методологія ідентифікації споживчих профілів з урахуванням набору особистісних клієнтських характеристик та уподобань на основі кластеризації даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМорозенко, О. В.
dc.date.accessioned2026-03-17T09:02:33Z
dc.date.available2026-03-17T09:02:33Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ статті наведено визначення змісту і сутності кластеризації даних. Розглянуто два основні підходи та методи кластеризації, досліджено приклад застосування методу К-середніх для кластеризції даних. Представлено інформаційно-логічну модель реалізації процесу визначення клієнтських вподобань в рамках взаємодії постачальника і покупця з використанням кластерного розподілу і класифікації на основі особистого та споживчого профілю і ознаки для побудови профілю споживачів.uk
dc.description.abstractotherThe article provides a definition of the content and essence of data clustering. Two main approaches to clustering are also provided, an example of the K-means method during data clustering and key methods during data clustering are investigated. Additionally, the article provides an information-logical model for implementing the process of determining customer preferences within the framework of supplier-buyer interaction using cluster distribution and classification based on personal and consumer profiles and features for building a consumer profile.en_US
dc.format.pages83-89
dc.identifier.citationМорозенко, О. В. (2025). Методологія ідентифікації споживчих профілів з урахуванням набору особистісних клієнтських характеристик та уподобань на основі кластеризації даних. У А. В. Селіванова (Ред.), Прикладні комп’ютерні технології (с. 83–89). Державний торговельно-економічний університет.
dc.identifier.urihttps://ur.knute.edu.ua/handle/123456789/14272
dc.language.isouk
dc.publisherДержавний торговельно-економічний університет
dc.rightsAttribution 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.titleМетодологія ідентифікації споживчих профілів з урахуванням набору особистісних клієнтських характеристик та уподобань на основі кластеризації данихuk
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
22.pdf
Розмір:
309.26 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
147 B
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

ПРИКЛАДНІ КОМП’ЮТЕРНІ ТЕХНОЛОГІЇ