Методы Data Mining в задачах анализа обратной связи в сфере электронной коммерции

Магистерская диссертация посвящена исследованию тематики применения методов data mining в задачах анализа обратной связи в сфере электронной коммерции. Первая глава посвящена задаче обратной связи в сфере электронной коммерции: исследована роль электронной коммерции в современном мире в целом и в России в частности; рассмотрено определение понятия обратной связи, ее особенности и ее роль в электронной коммерции. Вторая глава посвящена теоретическому исследованию методов интеллектуального анализа данных: приведены основные определения и классификация задач; проведено обобщение методов в соответствии с задачами; рассмотрены особенности применения спектра методов в области электронной коммерции. В третьей главе представлены результаты экспериментального исследования применения методов интеллектуального анализа данных в задаче анализа обратной связи на тестовом наборе данных; в набор исследуемых методов вошли методы классификации, методы кластеризации (метод полной связи, генетический алгоритм, метод ранжирования, метод иерархической кластеризации - графовый алгоритм), регрессионный анализ. Результаты исследования могут представлять интерес как для исследователей в области анализа данных, так и для специалистов-практиков, работающих в сфере электронной коммерции.