聚类算法:没有 cookie 的营销的未来

Cookie 即将结束意味着我们必须重新思考我们如何进行数字营销。我们不能再使用这项技术来跟踪用户及其消费习惯,但幸运的是,还有其他解决方案可以让我们在尊重每个用户隐私的同时进行市场细分。其中一种解决方案是聚类算法。您想了解更多关于 SEM 和 Google Ads 的信息吗? 匈牙利 WhatsApp 号码列表 单击此处下载有关如何在 Google 上成功开展广告活动的最完整手册(2021 更新版)。聚类算法 没有 cookie 的营销的未来 什么是聚类算法?聚类算法是一种对数据元素进行分组的解决方案根据它们的相似性进行设置,从而生成包含彼此相似的对象的不同组或簇。

聚类算法用于解决无监督机器学习问题

聚类算法用于解决无监督机器学习问题,即数据没有任何标签。我们无法判断数据中是否存在任何隐藏模式,因此我们让算法尽可能多地找到连接。聚类算法有多种用途,例如查找某个地区的天气模式,按主题对文章或新闻进行分组,或发现犯罪率高的区域。在营销领域,匈牙利 WhatsApp 号码列表 它们对于市场细分至关重要,因为它们允许我们使用我们拥有的关于客户的数据,根据他们的喜好、行为方式和行为方式将他们分成不同的组。他们的兴趣是什么。这一切都让我们可以根据不同用户的需求进行个性化营销,而无需借助 cookie 的使用基于密度的聚类算法类型。

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在这种类型的聚类中,数据是根据数据集

在这种类型的聚类中,数据是根据数据集中度高的区域和数据集中度低的区域包围的区域来组织的。该算法定位这些具有高数据密度的扇区并将它们称为簇。这些组可以采用任何形式,并且不考虑异常值。基于质心。这种类型的聚类算法根据数据点与所谓的“质心”的距离来分离数据点。该质心是代表每个集群中心的真实或虚构位置。基于质心的聚类最常用于机器学习和大数据。

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