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Applying Machine Learning in Marketing: An Analysis Using the NMF and k-Means Algorithms

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Applying Machine Learning in Marketing: An Analysis Using the NMF and k-Means Algorithms

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Gallego Hidalgo, V.; Lingan, J.; Freixes, A.; Juan, AA.; Osorio-Muñoz, C. (2024). Applying Machine Learning in Marketing: An Analysis Using the NMF and k-Means Algorithms. Information. 15(7). https://doi.org/10.3390/info15070368

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/209464

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Metadatos del ítem

Título: Applying Machine Learning in Marketing: An Analysis Using the NMF and k-Means Algorithms
Autor: Gallego Hidalgo, Víctor Lingan, Jessica Freixes, Alfons Juan, Angel A. Osorio-Muñoz, Celia
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Alcoy - Escola Politècnica Superior d'Alcoi
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The integration of machine learning (ML) techniques into marketing strategies has become increasingly relevant in modern business. Utilizing scientific manuscripts indexed in the Scopus database, this article explores ...[+]
Palabras clave: Machine learning , Digital marketing , Algorithms , Artificial intelligence
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Information. (eissn: 2078-2489 )
DOI: 10.3390/info15070368
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/info15070368
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2022-138860NB-I00/ES/INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INTERNET DE LAS COSAS PARA OPTIMIZAR EL CONSUMO ENERGETICO EN EL TRANSPORTE CON VEHICULOS ELECTRICOS/
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//INVEST%2F2023%2F304/
info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//RED2022-134703-T/
Agradecimientos:
This work was founded by the Investigo Program of the Generalitat Valenciana (INVEST/2023/304), Coca-Cola Europacific Partners, and the Spanish Ministry of Science and Innovation (PID2022-138860NB-I00 and RED2022-134703-T).[+]
Tipo: Artículo

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