Библиографическое описание:E-COMMERCE CUSTOMER DIVISION AND PERSONALIZED RECOMMENDATION SYSTEM BASED ON DATA MINING TECHNOLOGY : научное издание / Y. Y. Wu. - Текст : непосредственный // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. - 2022. - № 21. - P. 211-214.
Аннотация:On the basis of summarizing related research at home and abroad, this paper enumerates two typical application examples of data analysis and mining in the refined operation of e-commerce websites: one is to use the K-Means cluster analysis method of SPSS to conduct customer analysis. Subdivision, classification and classification, different marketing strategies are adopted for customers of different levels; one is the application of recommendation system based on big data analysis and mining in e-commerce websites.
На основе обобщения соответствующих исследований в стране и за рубежом в этой статье перечислены два типичных примера применения анализа данных и интеллектуального анализа данных в усовершенствованной работе веб-сайтов электронной коммерции: один заключается в использовании метода кластерного анализа K-средних SPSS для проведения клиентов. анализ. Подразделение, классификация и классификация, разные маркетинговые стратегии принимаются для клиентов разного уровня; одним из них является применение рекомендательной системы, основанной на анализе и анализе больших данных на веб-сайтах электронной коммерции.
Издательство:Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск
Источник:Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации
Выпуск:№ 21
Номера страниц:211-214
Держатель оригинала документа:Reshetnev Siberian State University of Science and Technology
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
