تقسيم الزبائن حسب السلوك باستخدام تعلم الآلة والمعطيات الكبيرة

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

تعتبر مسألة تقسيم الزبائن من أهم العمليات بالنسبة للمؤسسات والشركات في مختلف المجالات، تمكن هذه العملية من فهم سلوك المستخدمين ورغباتهم مما يساعد في تلبيتها وتخصيصها. تحتاج هذه العملية أن تكون دقيقة قدر الإمكان وأن تُنفذ على عينة كبيرة من المستخدمين ولمدة زمنية مناسبة. بالنسبة لشركات الاتصالات، تنوعت المنتجات والخدمات بشكل كبير بعد ثورة الاتصالات في العقود الثلاثة الأخيرة، وأصبحت عملية تقسيم الزبائن أصعب وأعقد ولا يمكن تنفيذها بالطرق التقليدية. قمنا في هذه الدراسة باقتراح حل لتحسين عمليات تقسيم الزبائن باستخدام تقنيات المعطيات الكبيرة وخوارزميات تعلم الآلة، ونُفذ واختُبر الحل على بيانات حقيقية في شركة سيرياتل التي تعتبر أحد المشغلين الأساسيين للاتصالات الخلوية في سورية. تعتبر عملية تقسيم الزبائن عادةً باستخدام خوارزميات العنقدة، وقد تم إيجاد طريقة فعالة لاختيار السمات قبل تنفيذ عملية العنقدة. كما تم معالجة مسألة السلوك غير الاعتيادي للمستخدمين والذي لا يظهر في عمليات التحليل وتقسيم الزبائن التي تدرس بيانات سابقة. وقد تم تنفيذ الحل باستخدام أدوات المعطيات الكبيرة للمعالجة الدفقية لتحديد السلوك غير الاعتيادي في الزمن شبه الحقيقي.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0fdc1fce-ac1c-4959-862e-560988909bd6

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

841083_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"شادي بلول","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"كادان الجمعة","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"ياسر رحال ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

Arabic

المصدر والدورية

اسم المصدر

تقسيم الزبائن حسب السلوك باستخدام تعلم الآلة والمعطيات الكبيرة

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

The process of customer segmentation is one of the most important processes for business organizations and companies in different fields. This process enables the company to understand the behavior and desires of customers, which helps in meeting and allocating them. This process needs to be as accurate as possible and implemented on a large sample of customers for a suitable period of time. For telecommunications companies, products and services have diversified dramatically following the communications revolution of the last three decades, and customer segmentation has become more difficult and complex and cannot be implemented in traditional ways. In this study, we proposed a solution to improve customer segmentation using big data technologies and machine learning algorithms. The solution was tested on real data at Syriatel, which is one of the major mobile operators in Syria. Customer segmentation is usually achieved by clustering algorithms; an effective method of feature selection was found before applying the clustering. The abnormal behavior of users, which is not included in the analysis and customer segmentation of previous data, has been addressed. The solution was implemented using large streaming processing tools to determine abnormal behavior in near-real time.

كلمات الباحثين

تعلم الآلة - المعطيات الكبيرة - تقسيم الزبائن

إشراف وإعداد

الإشراف

كادان الجمعة, ياسر رحال

الإعداد

شادي بلول

الاقتباسات الببليوغرافية