Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34116
Title: Методы обработки пользовательских данных для прогнозирования бизнес-процессов
Authors: Дрозд, П. С.
Козадаев, К. В.
Keywords: материалы конференций;хеш-функции;локально-чувствительное хеширование
Issue Date: 2018
Publisher: БГУИР
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.
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.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34116
Appears in Collections:ИТС 2018

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Drozd_Metody.PDF683.83 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.