Інтелектуальна система прогнозування конверсійної поведінки користувачів на основі даних веб аналітики
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 140 с., 19 рис., 8 табл., 2 додатки, 29 джерел.
Об'єктом дослідження є поведінка користувачів інтернет-магазину, відображена у потоці подій веб-аналітики. Предметом дослідження є методи бінарної класифікації для прогнозування купівельного наміру на основі поведінкових ознак, накопичених до моменту додавання товару до кошика. Метою роботи є розроблення інтелектуальної системи прогнозування конверсійної поведінки користувачів на основі даних веб-аналітики для підтримки ухвалення рішень щодо персоналізованих маркетингових пропозицій у режимі реального часу. Методи дослідження охоплюють логістичну регресію, дерева рішень, випадковий ліс та градієнтний бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost). Калібрування ймовірностей виконано методом масштабування Платта; поріг класифікації обрано за cost-sensitive підходом на основі матриці вартостей помилок. Оптимізацію гіперпараметрів фінальної моделі проведено за допомогою фреймворку Optuna. Практичне значення полягає у можливості застосування системи для автоматизованого надання персоналізованих маркетингових інтервенцій на основі прогнозу ймовірності покупки.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, бінарна класифікація, прогнозування купівельної поведінки, електронна комерція, градієнтний бустинг, cost-sensitive навчання, machine learning, binary classification, purchase intent prediction, e-commerce, gradient boosting
Бібліографічний опис
Біяк, О. О. Інтелектуальна система прогнозування конверсійної поведінки користувачів на основі даних веб аналітики : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Біяк Олег Олександрович. – Київ, 2026. – 140 с.