Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/38324Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Демирова, Л. Р. | ru |
| dc.contributor.author | Замураева, Л. Е. | ru |
| dc.contributor.author | Demirova, L. R. | en |
| dc.contributor.author | Zamuraeva, L. E. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-10-28T04:44:02Z | - |
| dc.date.available | 2025-10-28T04:44:02Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Демирова, Л. Р. Влияние нейросетей на формирование эмоциональной привязанности потребителей / Л. Р. Демирова, Л. Е. Замураева. — Текст : электронный // Бренд-менеджмент пространств: вызовы, технологии, устойчивое развитие : сборник статей VI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, г. Тюмень, 23 мая 2025 г. / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Тюменский государственный университет, Финансово-экономический институт ; ответственный редактор Ю. А. Шумилова. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2025. — С. 168-175. | ru |
| dc.identifier.isbn | 978-5-400-01880-0 | - |
| dc.identifier.uri | https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/38324 | - |
| dc.description.abstract | Исследование посвящено изучению воздействия искусственного интеллекта на эмоциональное восприятие брендов. В статье проанализированы пять нейросетевых моделей, применяемых в маркетинге. На основе экспертной оценки по ряду критериев (персонализация, эмоциональная адаптация, интерактивность и др.) установлено, что Transformer-based Models имеет наивысший рейтинг. Практическая значимость заключается в возможности применения нейросетевых моделей для усиления лояльности в цифровом маркетинге. | ru |
| dc.description.abstract | The study is devoted to the study of the impact of artificial intelligence on the emotional perception of brands. The article analyzes five neural network models used in marketing. Based on an expert assessment based on a number of criteria (personalization, emotional adaptation, interactivity, etc.), it was found that Transformer-based Models has the highest rating. The practical significance lies in the possibility of using neural network models to enhance loyalty in digital marketing. | en |
| dc.format.mimetype | application/pdf | en |
| dc.language.iso | ru | en |
| dc.publisher | ТюмГУ-Press | ru |
| dc.relation.ispartof | Бренд-менеджмент пространств: вызовы, технологии, устойчивое развитие : сборник статей VI Всероссийской научно-практической конференции. — Тюмень, 2025 | ru |
| dc.rights | Лицензионный договор № 3064 от 16.10.2025 | ru |
| dc.subject | конференции | ru |
| dc.subject | искусственный интеллект | ru |
| dc.subject | нейросетевые модели | ru |
| dc.subject | эмоциональная привязанность потребителей | ru |
| dc.subject | маркетинг | ru |
| dc.subject | персонализация | ru |
| dc.subject | клиентский опыт | ru |
| dc.subject | conferences | en |
| dc.subject | artificial intelligence | en |
| dc.subject | neural network models | en |
| dc.subject | emotional attachment of consumers | en |
| dc.subject | marketing | en |
| dc.subject | personalization | en |
| dc.subject | customer experience | en |
| dc.title | Влияние нейросетей на формирование эмоциональной привязанности потребителей | ru |
| dc.title.alternative | The influence of neural networks on the formation of emotional attachment of consumers | en |
| dc.type | Conference Paper | en |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | en |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
| local.description.firstpage | 168 | - |
| local.description.lastpage | 175 | - |
| local.conference.name | VI Всероссийская научно-практическая конференция «Бренд-менеджмент пространств: вызовы, технологии, устойчивое развитие» | ru |
| local.conference.date | 23.05.2025 | - |
| Располагается в коллекциях: | Материалы конференций, форумов, семинаров | |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 978-5-400-01880-0_2025_168_175.pdf | 245,45 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.