Методы подготовки персонализированного контента - Контрольная работа

бесплатно 0
4.5 91
Анализ понятия таргетирования – основного инструмента персонализации. Характеристика особенностей персонализации на сайтах. Определение сущности кластеризации (кластерного анализа) — задачи разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами.

Скачать работу Скачать уникальную работу

Чтобы скачать работу, Вы должны пройти проверку:


Аннотация к работе
Контент - это информационное наполнение страницы в интернете[1]. Контент может представлять из себя текст, изображения, аудиофайлы, видеофайлы, то есть все, что пользователь может увидеть, услышать и прочитать. В противном случае, например, если контент был скопирован с другого сайта, являющегося для данной информации первоисточником, контент классифицируется как неуникальный.В основе персонализации лежит принцип исполнения сценария: в зависимости от распознанного в режиме реального времени типа посетителя или его поведения на странице некоторые части сайта, письма или приложения (далее «ресурс») видоизменяются.Персонализация делится на виды в зависимости от сценария ее использования. Например, если согласно сценарию в почтовой рассылке в начале каждого письма должно быть обращение к конкретному пользователю, система, используя информацию, хранящуюся в базе данных, модифицирует каждое письмо перед отправкой. Помимо персонализированных обращений в письмах может содержаться информация, соответствующая интересам конкретного пользователя или группы пользователей.В зависимости от глубины используемых алгоритмов системы получают различную информацию о пользователях, которая впоследствии используется для таргетирования[2]. Эти данные используются в качестве критериев персонализации: - Имя. В почтовых рассылках каждое письмо начинается с обращения к пользователю с подстановкой его имени. В случае если алгоритм персонализации располагает лишь теми данными, что пользователь ввел при регистрации на сайте, вместо имени используется логин.Кластеризация (или кластерный анализ) - это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами[2]. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных групп должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.

Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность
своей работы


Новые загруженные работы

Дисциплины научных работ





Хотите, перезвоним вам?