(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Ковальчук, Ольга Олегівна; Пилипенко, Андрій Юрійович
Магістерська дисертація: 69 с., 12 рис., 22 табл., 22 джерел, 1 додаток.
Об’єктом дослідження є параметри ланцюгів Маркова народження і
загибелі, що моделюють популярність блогерів.
Предметом дослідження є стохастичні системи з частковим спостереженням.
Мета дослідження: дослідження стохастичних систем за частковим
спостереженням:
1. знаходження консистентних оцінок для параметрів ланцюга
Маркова народження і загибелі, що моделюють популярність блогерів,
2. моделювання ланцюгів Маркова народження і загибелі за
допомогою методу Монте-Карло.
Актуальність теми: маркетинг впливу є відносно новим джерелом залучення
користувачів, при роботі з яким багато параметрів є випадковими. Результати
роботи допоможуть оцінити невідомі параметри при виборі найкращого блогера
для реклами бренду.
Результат роботи: запропоновано моделювання популярності блогера
ланцюгом Маркова народження і загибелі. Знайдені консистенті оцінки для
параметрів заданих ланцюгів Маркова народження і загибелі, за допомогою метода
Монте-Карло змодельовано дані ланцюги Маркова для перевірки результатів.
Новизна роботи: досліджено новий підхід у роботі з маркетингом впливу на
основі стохастичних систем з частковим спостереженням.