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神经法| 2021年10月|第19卷|问题10 | Page 674-681 | doi：10.48047/nq.2021.19.10.nq21218 Sritosh Kumar Rajak等/机器学习MO
Katihar工程学院，印度比哈尔邦Katihar，摘要当代公司战略和市场营销的重要组成部分是消费者行为研究。 在当今的数据丰富的环境中，企业对客户数据有前所未有的访问。 这些大量数据存在机会和困难。 人工智能的一个称为机器学习的分支已成为希望预测，分析和改善客户行为的公司的有力工具。 本文研究了在消费者行为的研究中使用机器学习算法的使用，包括在这个快速发展的主题中的方法，优势，困难和潜在的途径。 通过对相关文献，案例研究和实践实例的广泛综述，本研究试图对机器学习如何改变消费者行为分析的领域进行彻底掌握。 关键字 - 机器学习算法，数据集，消费者行为分析，监督学习，深度学习。 doi编号：10.48047/nq.2021.19.10.nq21218 Neuroteagology 2021; 19（10）：674-681简介消费者行为的分析对于公司的成功一直是必不可少的。 它需要理解影响客户决策的因素，如何以及为什么进行购买以及他们的偏好如何随着时间而变化。 消费者行为分析一直非常重视市场研究，焦点小组和调查。 这些技术具有一些缺点，例如样本量限制，人类偏见和费力的数据收集程序，即使它们提供了深刻的信息。Katihar工程学院，印度比哈尔邦Katihar，摘要当代公司战略和市场营销的重要组成部分是消费者行为研究。在当今的数据丰富的环境中，企业对客户数据有前所未有的访问。这些大量数据存在机会和困难。人工智能的一个称为机器学习的分支已成为希望预测，分析和改善客户行为的公司的有力工具。本文研究了在消费者行为的研究中使用机器学习算法的使用，包括在这个快速发展的主题中的方法，优势，困难和潜在的途径。通过对相关文献，案例研究和实践实例的广泛综述，本研究试图对机器学习如何改变消费者行为分析的领域进行彻底掌握。关键字 - 机器学习算法，数据集，消费者行为分析，监督学习，深度学习。doi编号：10.48047/nq.2021.19.10.nq21218 Neuroteagology 2021; 19（10）：674-681简介消费者行为的分析对于公司的成功一直是必不可少的。它需要理解影响客户决策的因素，如何以及为什么进行购买以及他们的偏好如何随着时间而变化。消费者行为分析一直非常重视市场研究，焦点小组和调查。这些技术具有一些缺点，例如样本量限制，人类偏见和费力的数据收集程序，即使它们提供了深刻的信息。随着数字时代的出现，消费者数据的新时代已经出现。社交媒体，互联网平台和电子商务都激增，使企业可以访问大量客户数据。此信息包括过去的在线购买，社交媒体上的互动，访问的网站等等。手动分析如此大的数据集不再是实用的，这是机器
Atanu Rajak的简历-Kolkata
最近，我们发现，经典（热）和量子频率之间的交叉占主导地位的横向场中SK旋转玻璃的关键行为发生在非变化的温度下。这可能在设计量子退火器方面起着重要作用。我们还发现，在SK模型的自旋玻璃相中，在经典的高温占主导地位的经典频道中，较低但有限的温度量子量大圆顶区域。在这种情况下，我们还表明，当通过Ergodic区域执行An-Nealing时，退火时间仍然与系统大小相当独立，而随着系统进入非凝聚区域，它显然随着N的增长而显然开始生长。我们还研究了SK旋转玻璃模型的量子退火，并通过横向和纵向场进行调整。（参考：PRE 92，042107（2015），PRE 97，022146（2018）和IND。J Phys。88：951–955（2014））