Rok wydania: 2019
Numer czasopisma: 1
Słowa kluczowe: Klastry, Analiza skupień, Algorytmy, Handel elektroniczny, System rekomendujący, Profil konsumenta, Wyniki badań
Strony: 42-52
Język publikacji: Polski
Pobierz
Kolektywna klasteryzacja danych marketingowych - system rekomendacyjny Upsaily
Jerzy Korczak, Maciej Pondel
Abstrakt
W artykule przedstawiono nowe algorytmicznie i technologicznie metody eksploracji danych w systemie rekomendacyjnym adresowanym do menedżerów sklepów internetowych. Poruszono temat wykorzystania algorytmów analizy skupień, inaczej klasteringu, wykorzystanych do segmentacji rynku. Na ogół wyniki grupowania przez indywidualne algorytmy różnią się miedzy sobą i mogą stwarzać problemy interpretacji i wykorzystania w zarządzaniu. Na podstawie analizy rezultatów działania kilku klasycznych algorytmów w zadaniu segmentacji metodą RFM (recency, frequency, monetary value) zaproponowano metodę kolektywnej klasteryzacji. Koncepcję i walory unifikacji algorytmów klasteringu zweryfikowano na dużej rzeczywistej bazie danych marketingowych.
Publikacje z rocznika