DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Дрозд, П. С. | - |
dc.contributor.author | Козадаев, К. В. | - |
dc.date.accessioned | 2019-01-10T07:58:42Z | - |
dc.date.available | 2019-01-10T07:58:42Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.citation | Дрозд, П. С. Методы обработки пользовательских данных для прогнозирования бизнес-процессов / П. С. Дрозд, К. В. Козадаев // Информационные технологии и системы 2018 (ИТС 2018) = Information Technologies and Systems 2018 (ITS 2018) : материалы международной научной конференции, Минск, 25 октября 2018 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол. : Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2018. – С. 204 - 205. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34116 | - |
dc.description.abstract | В работе представлен новый способ решения задачи сегментации рынка путём кластеризации транзакционных данных клиентов. Данный способ основан на алгоритме локально-чувствительного хеширования,
который используется как для снижения размерности исходного пространства признаков, так и для
уменьшения количества обрабатываемых образов. Для непосредственной кластеризации значений хеш-
функций использовался высокоэффективный алгоритм Bisecting K-mean. Метод показал высокую точность и оказался более устойчивым по сравнению с другими алгоритмами кластеризации. Реализована
система, позволяющая в автоматическом режиме сегментировать целевой рынок предприятия. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | хеш-функции | ru_RU |
dc.subject | локально-чувствительное хеширование | ru_RU |
dc.title | Методы обработки пользовательских данных для прогнозирования бизнес-процессов | ru_RU |
dc.type | Статья | ru_RU |
Appears in Collections: | ИТС 2018
|