Напівкероване моделювання впливу з використанням мета-учнів для електронної комерції
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 98 с., 36 рис., 22 табл., 30 посилань, додаток.
Актуальність цієї роботи зумовлено необхідністю підприємств будувати
моделі впливу, використовуючи малу частку користувачів для експерименту,
щоб мінімізувати витрати та непередбачуваний вплив на клієнтську базу.
Об’єктом дослідження є дані про користувачів, яким підприємство
надсилало реклами.
Предметом дослідження є моделі впливу, поєднані з методом
напівкерованого навчання для покращення їх здатності визначати найкращих
клієнтів для взаємодії залежно від поставленої цілі.
Метою роботи є створення трьох напівкерованих методів моделювання
впливу, порівняння їх роботи з керованими версіями методів та реалізація
програмного продукту на мові програмування Python.
Наукова новизна роботи полягає в об’єднанні напівкерованого методу
RESSEL з мета-учнями впливу для покращення результатів роботи цих
моделей. В результаті запропоновано три нових методи напівкерованого
навчання мета-учнів впливу: RESSES-Learner, RESSEZ-Learner та RESSET-
Learner. Результати роботи апробовано на конференції.
Опис
Ключові слова
електронна комерція, рекламні кампанії, моделювання впливу, мета-учні, напівкероване навчання, e-commerce, advertising campaigns, uplift modeling, meta-learners, semi-supervised learning
Бібліографічний опис
Заіка, Б. Ю. Напівкероване моделювання впливу з використанням мета-учнів для електронної комерції : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Заіка Богдан Юрійович. - Київ, 2024. - 98 с.