Просмотр запроса №55996
подобрать литературу к теме Интеллектуальные методы применяемые к сегментации клиентов в зарубежной литературе
Ответ
[2025-06-30 13:40:55] :
Здравствуйте. Предлагаем следующие материалы (источники – БД E-library, ИПС Google Scholar):
1. Баюк Д.А. Практическое применение методов кластеризации, классификации и аппроксимации на основе нейронных сетей : монография / Д.А. Баюк, О.А. Баюк, Д.В. Берзин [и др.] ; Финансовый ун-т при Правительстве Российской Федерации (Финансовый ун-т). – Москва : Прометей, 2020. – 446, [1] с. : ил.
2. Липская О.Э. Методы интеллектуального анализа данных для решения задачи сегментации клиентской базы компании / О.Э. Липская, В.В. Мисюра // Актуальные проблемы науки и техники – 2019. – Ростов-на-Дону, 2019. – С. 737-738.
3. Севостьянова И.О. Интеллектуальный анализ данных в управлении взаимоотношениями с клиентами / И.О. Севостьянова, Л.В. Курзаева // Международный студенческий научный вестник : сетевое изд. – 2018. – № 5. – С. 183-183. – URL: https://s.eduherald.ru/pdf/2018/5/18906.pdf (дата обращения: 30.06.2025).
4. Alves Gomes M. A review on customer segmentation methods for personalized customer targeting in e-commerce use cases / M. Alves Gomes, T. Meisen // Information Systems and e-Business Management. – 2023. – Vol. 21, N 3. – P. 527-570. – Электронная копия доступна на сайте Springer. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10257-023-00640-4 (дата обращения: 30.06.2025).
5. Chan C.C. H. Intelligent value-based customer segmentation method for campaign management: A case study of automobile retailer // Expert systems with applications. – 2008. – Vol. 34, N 4. – P. 2754-2762.
6. Kasem M.S.E. Customer profiling, segmentation, and sales prediction using AI in direct marketing / M.S.E. Kasem, M. Hamada, I. Taj-Eddin // Neural Computing and Applications. – 2024. – Vol. 36, N 9. – P. 4995-5005. – Электронная копия доступна на сайте Springer. URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00521-023-09339-6.pdf (дата обращения: 30.06.2025).
7. Lee J.H. Intelligent profitable customers segmentation system based on business intelligence tools / J.H. Lee, S.C. Park // Expert systems with applications. – 2005. – Vol. 29, N 1. – P. 145-152.
8. Othayoth S. Customer segmentation using various machine learning techniques / S.P. Othayoth, R. Muthalagu // International Journal of Business Intelligence and Data Mining. – 2022. – Vol. 20, N 4. – P. 480-496.
9. Wang C. Efficient customer segmentation in digital marketing using deep learning with swarm intelligence approach //Information Processing & Management. – 2022. – Vol. 59, N 6. – P. 103085.
10. Yum K. Application of AI-based customer segmentation in the insurance industry / K. Yum, B. Yoo, J. Lee // Asia pacific journal of information systems. – 2022. – Vol. 32, N 3. – P. 496-513. – Электронная копия доступна на сайте Inderscience. URL: https://koreascience.kr/article/JAKO202213043239519.pdf (дата обращения: 30.06.2025).
1. Баюк Д.А. Практическое применение методов кластеризации, классификации и аппроксимации на основе нейронных сетей : монография / Д.А. Баюк, О.А. Баюк, Д.В. Берзин [и др.] ; Финансовый ун-т при Правительстве Российской Федерации (Финансовый ун-т). – Москва : Прометей, 2020. – 446, [1] с. : ил.
2. Липская О.Э. Методы интеллектуального анализа данных для решения задачи сегментации клиентской базы компании / О.Э. Липская, В.В. Мисюра // Актуальные проблемы науки и техники – 2019. – Ростов-на-Дону, 2019. – С. 737-738.
3. Севостьянова И.О. Интеллектуальный анализ данных в управлении взаимоотношениями с клиентами / И.О. Севостьянова, Л.В. Курзаева // Международный студенческий научный вестник : сетевое изд. – 2018. – № 5. – С. 183-183. – URL: https://s.eduherald.ru/pdf/2018/5/18906.pdf (дата обращения: 30.06.2025).
4. Alves Gomes M. A review on customer segmentation methods for personalized customer targeting in e-commerce use cases / M. Alves Gomes, T. Meisen // Information Systems and e-Business Management. – 2023. – Vol. 21, N 3. – P. 527-570. – Электронная копия доступна на сайте Springer. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10257-023-00640-4 (дата обращения: 30.06.2025).
5. Chan C.C. H. Intelligent value-based customer segmentation method for campaign management: A case study of automobile retailer // Expert systems with applications. – 2008. – Vol. 34, N 4. – P. 2754-2762.
6. Kasem M.S.E. Customer profiling, segmentation, and sales prediction using AI in direct marketing / M.S.E. Kasem, M. Hamada, I. Taj-Eddin // Neural Computing and Applications. – 2024. – Vol. 36, N 9. – P. 4995-5005. – Электронная копия доступна на сайте Springer. URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00521-023-09339-6.pdf (дата обращения: 30.06.2025).
7. Lee J.H. Intelligent profitable customers segmentation system based on business intelligence tools / J.H. Lee, S.C. Park // Expert systems with applications. – 2005. – Vol. 29, N 1. – P. 145-152.
8. Othayoth S. Customer segmentation using various machine learning techniques / S.P. Othayoth, R. Muthalagu // International Journal of Business Intelligence and Data Mining. – 2022. – Vol. 20, N 4. – P. 480-496.
9. Wang C. Efficient customer segmentation in digital marketing using deep learning with swarm intelligence approach //Information Processing & Management. – 2022. – Vol. 59, N 6. – P. 103085.
10. Yum K. Application of AI-based customer segmentation in the insurance industry / K. Yum, B. Yoo, J. Lee // Asia pacific journal of information systems. – 2022. – Vol. 32, N 3. – P. 496-513. – Электронная копия доступна на сайте Inderscience. URL: https://koreascience.kr/article/JAKO202213043239519.pdf (дата обращения: 30.06.2025).