Using shallow neural networks for strategic management in hotel and restaurant industry
dc.contributor.author | Liavynets, Heorhii | |
dc.contributor.author | Zahorui, Oksana | |
dc.date.accessioned | 2025-07-01T08:18:41Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.description.abstract | Стаття досліджує використання дрібних штучних нейронних мереж у стратегічному управлінні готелями та ресторанами. Він демонструє покращення процесу прийняття рішень завдяки сегментації клієнтів, оптимізації цін і оцінці ризиків. Дослідження підтверджує, що ці моделі підвищують операційну ефективність і стійкість, особливо в умовах економічної нестабільності, підвищуючи прибутковість і довгострокову конкурентоспроможність у сфері гостинності. The paper explores the use of shallow artificial neural networks in hotel and restaurant strategic management. It demonstrates improved decision-making through customer segmentation, pricing optimization, and risk assessment. The study confirms these models enhance operational efficiency and resilience, especially under economic instability, boosting profitability and long-term competitiveness in hospitality. | |
dc.identifier.citation | Liavynets, H. Using shallow neural networks for strategic management in hotel and restaurant industry / H. Liavynets, O. Zahorui // Наукові здобутки молоді – вирішенню проблем харчування людства у XXI столітті : матеріали 91-ї Міжнародної наукової конференції молодих учених, аспірантів і студентів, 7–11 квітня 2025 р., м. Київ. – Київ : НУХТ, 2025. – Ч. 3. – C. 302 | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4731-3939 | |
dc.identifier.uri | https://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/48331 | |
dc.language.iso | en | |
dc.subject | кафедра готельно-ресторанної справи | |
dc.subject | hospitality business | |
dc.subject | Neural Networks | |
dc.title | Using shallow neural networks for strategic management in hotel and restaurant industry | |
dc.type | Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 2.95 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: