Дослідження методів кластеризації даних для реалізації рекомендаційної функції CRM-системи мережі кінотеатрів

Одинцова, В. О.

Публікація:
Дослідження методів кластеризації даних для реалізації рекомендаційної функції CRM-системи мережі кінотеатрів

dc.contributor.author	Одинцова, В. О.
dc.date.accessioned	2024-09-13T17:31:42Z
dc.date.available	2024-09-13T17:31:42Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	This work is showing the investigation of the clustering methods for the web cinema CRM-system «Cinema Art» that helps to implement the recommendation function for the films. The article covers the research of three clustering methods: k-means, hierarchical clustering and DBSCAN clustering. Based on the research one of the clustering methods is developed on Python using an open-source platform Anaconda. The data for the clustering research was used from an open dataset MovieLens.
dc.identifier.citation	Одинцова В. О. Дослідження методів кластеризації даних для реалізації рекомендаційної функції CRM-системи мережі кінотеатрів / В. О. Одинцова ; наук. керівник к. т. н., с. н. с. А. І. Коваленко // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 6 – С. 587-588.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/28772
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	CRM-система
dc.subject	мережа кінотеатрів
dc.subject	кластеризація даних
dc.title	Дослідження методів кластеризації даних для реалізації рекомендаційної функції CRM-системи мережі кінотеатрів
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication