| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Мягков, А. А. | - |
| dc.contributor.author | Шидловский, К. Д. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-08-13T07:27:08Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-13T07:27:08Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Мягков, А. А. Применение алгоритмов классификации и кластеризации в Data Mining для сегментации пользователей IT-продуктов / А. А. Мягков, К. Д. Шидловский // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 498–500. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65403 | - |
| dc.description.abstract | В данной работе рассматриваются теоретические аспекты применения технологий интеллектуального анализа данных (Data Mining) в задачах сегментации аудитории цифровых сервисов. Основное внимание уделено методологическим различиям между алгоритмами кластеризации и классификации, а также их синергии при формировании стратегий персонализации в IT-индустрии. Описаны ключевые этапы обработки данных и принципы выделения пользовательских паттернов, позволяющие повысить эффективность удержания и вовлеченности клиентов. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | Data Mining | en_US |
| dc.subject | сегментация пользователей | en_US |
| dc.subject | кластеризация | en_US |
| dc.subject | классификация | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | пользовательское поведение | en_US |
| dc.subject | персонализация | en_US |
| dc.title | Применение алгоритмов классификации и кластеризации в Data Mining для сегментации пользователей IT-продуктов | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This paper examines the theoretical aspects of the application of data mining technologies in the tasks of audience segmentation of digital services. The main focus is on the methodological differences between clustering and classification algorithms, as well as their synergy in shaping personalization strategies in the IT industry. The key stages of data processing and the principles of identifying user patterns are described, which make it possible to increase the effectiveness of customer retention and engagement. | en_US |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
