Ученые Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна провели сегментацию различных видов газетной, журнальной и книжной продукции и научили нейросеть анализировать полиграфию.
Каждому виду полиграфии были присвоены значения признаков на основе взаимосвязи между объемами тиражей и числом изданий. Также были рассчитаны средние объемы выпуска за последние 5 лет. В результате методом кластерного анализа рынок печатной продукции был разбит на сегменты и выявлены общие тенденции поведения объектов в различных группах, таксонах, кластерах, сообщила пресс-служба вуза. На полученной базе данных несколько нейросетей были обучены определять сегмент, к которому можно отнести новые виды печатной продукции. Всего были протестированы порядка 300 нейросетей различной архитектуры и определены 5 наиболее эффективных.
«Эти нейросети оказались способны достаточно четко рассчитывать место продуктов на рынке и их потенциал. Такой подход послужит основой дальнейших исследований #СПбГУПТД в области маркетинга, а методика решения задачи идентификации будет положена в фундамент построения системы поддержки принятия управленческих решений», — отметили в университете.
Фото freepik — rawpixel-com
