Машинное обучение для анализа данных о клиентах в сфере электронной коммерции: примеры кода на Java

Машинное обучение для анализа данных о клиентах в сфере электронной коммерции: примеры кода на Java

Машинное обучение (МО) играет ключевую роль в анализе данных о клиентах в сфере электронной коммерции. Оно позволяет выявлять закономерности, прогнозировать предпочтения покупателей и улучшать качество обслуживания. Давайте рассмотрим несколько примеров кода на Java, демонстрирующих применение МО в электронной коммерции.

1. Кластеризация клиентов

// Пример использования алгоритма кластеризации K-means
KMeans kmeans = new KMeans();
kmeans.setK(3);
kmeans.setMaxIterations(100);
kmeans.setSeed(42);
kmeans.setRuns(10);
KMeansModel model = kmeans.run(data);

2. Прогнозирование оттока

// Пример построения модели прогнозирования оттока с использованием библиотеки Weka
WekaClassifier wekaClassifier = new WekaClassifier();
wekaClassifier.setClassifier(new J48());
wekaClassifier.buildClassifier(data);

3. Рекомендательные системы

// Пример построения рекомендательной системы на основе алгоритма коллаборативной фильтрации
Recommender recommender = new CollaborativeFilteringRecommender();
recommender.train(data);

Создана 14.11.2023