Client Segmentation of Mobile Payment Parking Data Using Machine Learning - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Client Segmentation of Mobile Payment Parking Data Using Machine Learning

Ilze Andersone
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1406746
Valdis Bergs
  • Fonction : Auteur
Uldis Jansons
  • Fonction : Auteur

Résumé

This paper addresses the analysis of mobile payment parking data for client segmentation. The transaction data transformation into client-specific attributes is performed from the company data set to achieve the goal. Two clustering algorithms – K-Means and DBScan – are compared for multiple data subsets. For the clustering result interpretation, decision tree representation is used. As a result, the most appropriate combination of the clustering algorithm, its parameters and attribute combination is determined.
Fichier sous embargo
Fichier sous embargo
0 4 6
Année Mois Jours
Avant la publication
mercredi 1 janvier 2025
Fichier sous embargo
mercredi 1 janvier 2025
Connectez-vous pour demander l'accès au fichier

Dates et versions

hal-04668658 , version 1 (07-08-2024)

Licence

Identifiants

Citer

Ilze Andersone, Agris Ņikitenko, Valdis Bergs, Uldis Jansons. Client Segmentation of Mobile Payment Parking Data Using Machine Learning. 18th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI), Jun 2022, Hersonissos, Greece. pp.450-459, ⟨10.1007/978-3-031-08337-2_37⟩. ⟨hal-04668658⟩
0 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More