Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/32556
Название: Unsupervised ranking of clients: machine learning approach to define a "good customer"
Авторы: Parkhimenka, U.
Tatur, M.
Khandogina, O.
Ключевые слова: публикации ученых
loyalty ladder
ranking
ecommerce
automatic marketing decision-making
machine learning
data mining & knowledge discovery
latent variable analysis
Дата публикации: 2017
Издательство: Faculty of Management Science and Informatics, University of Zilina, Slovakia
Библиографическое описание: Parkhimenka, U. Unsupervised ranking of clients: machine learning approach to define a "good customer" / U. Parkhimenka, M. Tatur, O. Khandogina // Central European Researchers Journal. – 2017. - Volume 3, Issue 2. - Pp. 10 - 15.
Краткий осмотр (реферат): Ranking of clientsis a natural problem for every business. Though usually it can be solved by common sense and intuition of managers, in the case of a big business entity (e.g. global online stores), the problem becomes more complicated with obvious obstacles in derivation of fast and accurate solution. This article deals with the clients ranking problem using machine learning methodology.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/32556
Располагается в коллекциях:Публикации в изданиях других стран

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Parkhimenka_Unsupervised.pdf488,88 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.