Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60365
Title: Методы анализа данных и оптимизации рекламных стратегий в социальных сетях
Other Titles: Methods of data analysis and optimization of advertising strategies in social networks
Authors: Борисюк, Ф. А.
Keywords: материалы конференций;социальные сети;нейронные сети;оптимизационные модели;рекламные стратегии;рекламные кампании
Issue Date: 2025
Publisher: БГУИР
Citation: Борисюк, Ф. А. Методы анализа данных и оптимизации рекламных стратегий в социальных сетях = Methods of data analysis and optimization of advertising strategies in social networks / Ф. А. Борисюк // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 394–399.
Abstract: Социальные сети стали важнейшим инструментом маркетинга, позволяя анализировать поведение пользователей и адаптировать рекламные стратегии. В работе рассматриваются методы анализа данных, включая обработку естественного языка (NLP), машинное обучение, графовые и оптимизационные модели. Описаны алгоритмы классификации, кластеризации и глубоких нейронных сетей, применяемые для предсказания интересов аудитории. Особое внимание уделено многокритериальной оптимизации, влияющей на бюджетирование и эффективность рекламных кампаний. Работа подчеркивает важность аналитики данных в персонализации рекламы, прогнозировании поведения пользователей и повышении рентабельности маркетинговых вложений.
Alternative abstract: Social networks have become a crucial marketing tool, enabling the analysis of user behavior and the adaptation of advertising strategies. This study explores data analysis methods, including natural language processing (NLP), machine learning, graph–based approaches, and optimization models. It describes classification and clustering algorithms, as well as deep neural networks used for predicting audience interests. Special attention is given to multi–criteria optimization, which impacts budgeting and the effectiveness of advertising campaigns. The paper highlights the importance of data analytics in ad personalization, user behavior prediction, and improving the return on marketing investment.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60365
Appears in Collections:Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Borisyuk_Metody.pdf623.77 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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