Машинное обучение помогает раскрыть скрытые мотивы потребителей

Машинное обучение помогает раскрыть скрытые мотивы потребителей

Распространенной проблемой для маркетологов является понимание и взаимодействие с людьми, имеющими «слабые» профили данных, например, с донорами с небольшим количеством демографической информации или краткой историей взаимодействия, из-за которой у организаций нет четкого представления об их интересах. Джиён Хонг, доцент кафедры маркетинга в бизнес-колледже Костелло при Университете Джорджа Мейсона, помогла разработать модель машинного обучения с использованием атрибутивных графов (AGCL), которая решает эту проблему, помогая организациям извлекать больше пользы из уже имеющихся у них данных, соблюдая при этом конфиденциальность. Исследовательская группа состояла из Хонга и соавторов Цин Лю из Университета Висконсина в Мадисоне и Вэньцзюнь Чжоу из Университета Теннесси в Ноксвилле. Их рабочий документ был размещен на сервере препринтов SSRN . «Наша структура позволяет делать более точные выводы, синтезируя даже минимальные данные, которые зачастую являются единственным, что доступно небольшим организациям», — говорит Хонг. Команда протестировала AGCL, используя данные с DonorsChoose.org, платформы, на которой учителя государственных школ могут размещать запросы на финансирование проектов в классах. Более 70% доноров на платформе жертвуют только один раз, что ограничивает возможности традиционных методов. AGCL использовался для «заполнения пробела» путем соединения доноров со схожими профилями на основе их краткого взаимодействия, создавая более широкий контекст для понимания и...
06.12.2024 - 18:19
Источник: android-robot.com  
Рубрика: «Наука и Техника»   Поделиться: Поделиться новостью в Facebook Поделиться новостью в Twittere Поделиться новостью в VK Поделиться новостью в Pinterest Поделиться новостью в Reddit

Машинное обучение раскрывает скрытые механизмы переноса тепла в органических полупроводникахМашинное обучение раскрывает скрытые механизмы переноса тепла в органических полупроводниках Сложные материалы, такие как органические полупроводники или микропористые металлоорганические структуры, известные как MOF, уже используются для мно ...

Машинное обучение помогает решить проблему дрейфа производительности ускорителей частицМашинное обучение помогает решить проблему дрейфа производительности ускорителей частиц Учёные и инженеры Национальной лаборатории Лос-Аламоса и Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли разработали модель машинного обучения для оптимиз ...

Машинное обучение помогает роботам четко видеть в полной темноте с помощью инфракрасного излученияМашинное обучение помогает роботам четко видеть в полной темноте с помощью инфракрасного излучения От зон стихийных бедствий до подземных туннелей — роботов все чаще отправляют туда, куда людям небезопасно. Но во многих из этих мест отсутствует ест ...

Могут ли сны раскрыть ваши скрытые желанияМогут ли сны раскрыть ваши скрытые желания Каждому знакомо чувство неловкости, возникающее после пробуждения от сна, в котором случилось появиться на важном мероприятии без одежды. Такие сны м ...

Ученые использовали машинное обучение для изучения древнейших минераловУченые использовали машинное обучение для изучения древнейших минералов Ученые из Китайской академии наук применили машинное обучение для изучения древнейших минералов на Земле — цирконов из Джек-Хиллс в Австралии. Возрас ...

Машинное обучение выявило три подтипа остеосаркомы для целенаправленного леченияМашинное обучение выявило три подтипа остеосаркомы для целенаправленного лечения Исследователи впервые смогли идентифицировать по меньшей мере три отдельных подтипа редкого типа рака костей, что может кардинально изменить клиничес ...

Машинное обучение преобразует дизайн мини-биогибридных скатовМашинное обучение преобразует дизайн мини-биогибридных скатов Новое исследование демонстрирует применение направленной оптимизации машинного обучения (ML-DO), которая эффективно ищет высокопроизводительные конфи ...

Платформа может сделать машинное обучение более прозрачным и доступнымПлатформа может сделать машинное обучение более прозрачным и доступным То, что начиналось как докторский проект, превратилось в веб-сайт, ежегодно посещаемый 120 000 уникальных посетителей. С помощью платформы OpenML исс ...

Подводные микрофоны и машинное обучение помогают сохранить гладких китовПодводные микрофоны и машинное обучение помогают сохранить гладких китов Используя подводные микрофоны и машинное обучение (МО), исследователи Корнелльского университета разработали новый метод оценки численности североатл ...

Ученые СПбГУ применили машинное обучение для анализа чернил в криминалистикеУченые СПбГУ применили машинное обучение для анализа чернил в криминалистике Химики Центра искусственного интеллекта и науки о данных Санкт‑Петербургского государственного университета... ...

Машинное обучение может привести к созданию более эффективных вакцин против гриппаМашинное обучение может привести к созданию более эффективных вакцин против гриппа Группа ученых из Школы экологии Одума при Университете Джорджии разработала алгоритм, который может точно предсказать, как будет развиваться сезонный ...

Чипсы стали приедаться // Частый выпуск новинок помогает привлечению потребителейЧипсы стали приедаться // Частый выпуск новинок помогает привлечению потребителей Часть производителей снеков, сократив инвестиции в продвижение, решили поддержать интерес к своей продукции запуском новинок. Так, «Московский картоф ...

☰