Розроблення методів сегментації клієнтів ресторану за поведінковими характеристиками з використанням алгоритмів машинного навчання

Abstract

Об’єктом дослідження є процес інтелектуальної обробки даних користувачів ресторанної інформаційної системи з метою виявлення закономірностей у їх поведінці та підвищення ефективності взаємодії з клієнтами. Предмет дослідження охоплює методи кластеризації, класифікації, регресійного аналізу та алгоритми виявлення асоціативних правил, адаптовані для аналізу даних ресторанних користувачів, а також способи інтеграції цих методів у повноцінну систему сегментації. Метою роботи є підвищення ефективності ресторанних інформаційних систем шляхом створення гібридного підходу до сегментації клієнтів, який забезпечує точнішу ідентифікацію цільових груп та дозволяє оптимізувати процеси персоналізації сервісів і загальної взаємодії з відвідувачами. Методи дослідження включають структурний і системний аналіз сучасних рішень у сфері автоматизації ресторанного бізнесу, моделювання процесів роботи з клієнтськими даними, застосування алгоритмів машинного та глибинного навчання для формування сегментів. Наукова новизна роботи полягає у формуванні комплексного підходу до сегментації користувачів ресторанної системи, який базується на поєднанні кластеризації, методів класифікаційного аналізу та алгоритмів асоціативних правил, що дозволяє розширити можливості традиційних моделей і забезпечити глибше розуміння взаємопов’язаних характеристик поведінки клієнтів.