Big data in the retail world: customer segmentation and recommender system in a European supermarket chain
Descripción del Articulo
In this research, we want to present the concepts and techniques used in a big data project for a European supermarket company, through a customer segmentation proposal, using the k-means algorithm, and a recommender system, via Light FM library. The main conclusions include the importance of adequa...
| Autor: | |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad de Lima |
| Repositorio: | Revistas - Universidad de Lima |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistas.ulima.edu.pe:article/5808 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/5808 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | retail segmentation recommender system big data machine learning segmentación sistema de recomendación aprendizaje automático |
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Big data in the retail world: customer segmentation and recommender system in a European supermarket chainBig data en el mundo del retail: segmentación de clientes y sistema de recomendación en una cadena de supermercados de EuropaCam Gensollen, César Rogelio retailsegmentationrecommender systembig datamachine learningretailsegmentaciónsistema de recomendaciónbig dataaprendizaje automáticoIn this research, we want to present the concepts and techniques used in a big data project for a European supermarket company, through a customer segmentation proposal, using the k-means algorithm, and a recommender system, via Light FM library. The main conclusions include the importance of adequately defining the problem to be solved, the correct use of the big data infrastructure, the relevance of the exploratory analysis of the dataset and its pre-processing, as well as the use of the TDSP methodology (Team Data Science Process), oriented to big data projects.En esta investigación se presentan los conceptos y técnicas utilizados en un proyecto de big data para una compañía europea de supermercados. Se propuso la segmentación de clientes, utilizando el algoritmo k-medias, y un sistema de recomendación a través de la librería LightFM de Python. Entre las principales conclusiones, se puede indicar la importancia de definir adecuadamente el problema por resolver, el uso correcto de la infraestructura de big data, y la relevancia del análisis exploratorio del conjunto de datos y su preprocesamiento, así como la aplicación de la metodología de proyectos TDSP (Team Data Science Process), orientada a los proyectos de big data.Universidad de Lima2022-04-22info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/580810.26439/ing.ind2022.n.5808Ingeniería Industrial; 2022: Edición Especial; 189-216Ingeniería Industrial; 2022: Edición Especial; 189-2162523-63261025-992910.26439/ing.ind2022.nreponame:Revistas - Universidad de Limainstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAspahttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/5808/5632https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/5808/5667https://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.ulima.edu.pe:article/58082024-10-24T16:15:20Z |
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In this research, we want to present the concepts and techniques used in a big data project for a European supermarket company, through a customer segmentation proposal, using the k-means algorithm, and a recommender system, via Light FM library. The main conclusions include the importance of adequately defining the problem to be solved, the correct use of the big data infrastructure, the relevance of the exploratory analysis of the dataset and its pre-processing, as well as the use of the TDSP methodology (Team Data Science Process), oriented to big data projects. |
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