Clustering Interest Graphs for Customer Segmentation Problems

Derevitskii, Ivan; Severiukhina, Oksana; Bochenina, Klavdiya

doi:10.1109/snams.2019.8931852

Cited by 4 publications

(1 citation statement)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…(Devi et al, 2020) investigated the role of customer segmentation in e-marketing. (Derevitskii et al, 2019) created a weighted graph of co-occurrences of interests of customers based on digital traces and employed Markov based and modularity-based clustering techniques on this graph data for developing marketing products based on segmentation results. They also aimed to identify consistent interest segments for cross-sell campaigns and personalized product suggestions.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

E-Ticarette Yeniden Pazarlama Kitlelerinin Değerlendirilmesi için Makine Öğrenmesi Sınıflandırıcılarının Karşılaştırması

Ekelik

Emir

2021

Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren bir e-ticaret sitesinin kullanıcı verileri incelenmiştir. Bu kullanıcılar siteyi daha önce ziyaret eden, yani yeniden pazarlama (remarketing) kitle havuzu içerisinde bulunan kullanıcılardır. Temel amaç, yeniden pazarlama için doğru tahminler yapmak ve böylece yeni ziyaretçiler için özelleştirilmiş reklam içerikleri sunmaktır. Ziyaretçiler, eticaret sitesindeki önceki ziyaretlerine göre "alışveriş yapan" ve "alışveriş yapmayan" olarak etiketlendirilmiştir. Veri seti, eğitim ve test kümeleri olarak birbiriyle kesişmeyen iki bölüme ayrılmıştır. Tahmin yapmak için Yapay sinir ağlarına, sınıflandırma ve regresyon ağaçlarına (CART) ve rassal ormana (random forest) dayalı üç sınıflandırma modeli oluşturulmuş ve sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır.

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%