Интеллектуальное моделирование сегментации торговых центров на основе самоорганизующихся карт Кохонена Статья
Исследуется проблема структуризации рынка торговых центров. В отличие от традиционных экспертных и опросных методов предложены методики сегментации торговых центров на основе количественных характеристик. Определены характеристики торговых центров оказывающие наибольшее влияние на их популярность и...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Статья |
| Online-ссылка: | https://znanium.com/catalog/document?id=86913 https://znanium.com/cover/0475/475032.jpg |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 03598nam0a2200265 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU\infra-m\znanium\bibl\475032 | ||
| 003 | https://znanium.com/catalog/document?id=86913 | ||
| 005 | 20211203000000.0 | ||
| 100 | |a 20211203d2014 m y0rusy0150 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Интеллектуальное моделирование сегментации торговых центров на основе самоорганизующихся карт Кохонена |e Статья | |
| 210 | 1 | |a Москва |c Издательский центр "Науковедение" |d 2014 | |
| 215 | |a 16 с. | ||
| 330 | |a Исследуется проблема структуризации рынка торговых центров. В отличие от традиционных экспертных и опросных методов предложены методики сегментации торговых центров на основе количественных характеристик. Определены характеристики торговых центров оказывающие наибольшее влияние на их популярность и посещаемость. С точки зрения моделирования необходимо решить задачу кластеризации перспективным инструментом решения которой является нейросетевой алгоритм обучения «без учителя» - самоорганизующиеся карты Кохонена (Self Organizing Maps). С целью получения устойчивости оценок применен байесовский подход к регуляризации нейросетей. В результате моделирования на данных по торговым центрам г. Уфы получены устойчивые оценки которые позволили сделать выводы и практические рекомендации для принятия решений о дальнейшем развитии данного сектора и повышения прозрачности рынка. Визуальный анализ расположения торговых центров на карте с сегментацией по кластерам позволяет сделать вывод о степени насыщения торговыми центрами районов и микрорайонов города что в свою очередь позволяет контролировать количество строящихся торговых центров в городе а также принимать обоснованные решения о размещении планируемых торговых центров. | ||
| 333 | |a Аспирантура | ||
| 606 | |a Бизнес. Предпринимательство. Сервис |x Торговля. Коммерция |2 local | ||
| 608 | |a Статья |2 local | ||
| 675 | |a 338 |z rus | ||
| 686 | |a 65 |2 rubbk | ||
| 700 | 1 | |a Полупанов |b Д.В. | |
| 701 | 1 | |a Хайруллина |b Н.А. | |
| 801 | 0 | |a RU |b Общество с ограниченной ответственностью «ЗНАНИУМ» |c 20140625 |2 rusmarc | |
| 856 | 4 | |a znanium.com |m ebs_support@infra-m.ru |n НИЦ ИНФРА-М |u https://znanium.com/catalog/document?id=86913 | |
| 856 | 4 | 1 | |a znanium.com |d /cover/0475 |f 475032.jpg |q image/jpeg |u https://znanium.com/cover/0475/475032.jpg |