Аналіз відповідей клієнтів за допомогою штучного інтелекту для визначення рівня зацікавленості в маркетингових кампаніях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСегеда, Ірина Василівна
dc.contributor.authorБортовський, Олег Олексійович
dc.date.accessioned2025-01-21T14:32:21Z
dc.date.available2025-01-21T14:32:21Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми. У сучасному світі бізнес дедалі частіше стикається з необхідністю аналізу великих обсягів текстових даних, таких як клієнтські відгуки, коментарі в соціальних мережах та результати опитувань. Традиційні методи аналізу тексту не забезпечують необхідної швидкості й точності, що ускладнює використання цих даних для прийняття рішень. Використання методів машинного навчання для автоматизації аналізу текстових відповідей клієнтів є актуальним завданням, яке сприяє вдосконаленню маркетингових кампаній та підвищенню ефективності бізнес-процесів. Мета роботи. Створення програмної системи, яка автоматизує процес аналізу текстових відповідей клієнтів у маркетингових кампаніях, забезпечуючи високу точність класифікації, інтерактивність і можливість адаптації моделей машинного навчання. Завдання дослідження: - провести аналіз сучасних підходів до автоматизації класифікації текстових даних; - розробити алгоритми для класифікації текстів із можливістю часткового довчання; - спроєктувати та створити програмну систему з інтеграцією бази даних для ефективного збереження результатів; - розробити веб-інтерфейс, який забезпечує зручну взаємодію користувачів із системою. Об’єкт дослідження. Процес автоматизації аналізу текстових даних у контексті маркетингових кампаній. Предмет дослідження. Алгоритми машинного навчання для автоматизації класифікації тексту, архітектура програмної системи, інтеграція моделей із базою даних і веб-інтерфейс. Методи дослідження. Аналіз літератури для вивчення сучасних підходів і технологій, математичне моделювання для побудови класифікаційних моделей, емпіричні методи для тестування системи, інженерний метод для розробки програмної архітектури. Апробація результатів. Основні положення роботи були представлені на V Міжнародній науково-практичній конференції «Modern philological research in the context of intercultural communication», 30 вересня, 2024 м. Сарагоса, Іспанія. Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків до кожного розділу, загальних висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи складає 95 сторінок, з яких основний текст викладено на 81 сторінках. Робота містить 42 рисунків і таблиць.
dc.description.abstractotherRelevance of the topic. In the modern world, businesses increasingly face the need to analyze large volumes of textual data, such as customer feedback, social media comments, and survey results. Traditional text analysis methods do not provide the required speed and accuracy, making it difficult to use this data for decision-making. The use of machine learning methods for automating the analysis of customer text responses is a relevant task that contributes to improving marketing campaigns and enhancing business process efficiency. Objective of the work. To develop a software system that automates the process of analyzing customer text responses in marketing campaigns, ensuring high classification accuracy, interactivity, and adaptability of machine learning models. Research tasks: - analyze modern approaches to the automation of text classification; - develop algorithms for text classification with the possibility of partial retraining; - design and create a software system with a database integration for efficient result storage; - develop a web interface that provides a convenient user interaction with the system. Object of the study. The process of automating text data analysis in the context of marketing campaigns. Subject of the study. Machine learning algorithms for automating text classification, software system architecture, integration of models with a database, and web interface. Research methods. Literature analysis to study modern approaches and technologies, mathematical modeling to build classification models, empirical methods to test the system, and engineering methods to develop software architecture. Approval of results. The main provisions of the work were presented at the 5th International Scientific and Practical Conference "Modern philological research in the context of intercultural communication," on September 30, 2024, in Zaragoza, Spain. Structure and scope of the work. The dissertation consists of an introduction, five chapters, conclusions for each chapter, general conclusions, a list of references, and appendices. The total volume of the work is 95 pages, of which the main text occupies 81 pages. The work includes 42 figures and tables.
dc.format.extent95 с.
dc.identifier.citationБортовський, О. О. Аналіз відповідей клієнтів за допомогою штучного інтелекту для визначення рівня зацікавленості в маркетингових кампаніях : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Бортовський Олег Олексійович. – Київ, 2024. – 95 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72092
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectаналіз тексту
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectавтоматизація
dc.subjectмаркетингові кампанії
dc.subjectкласифікація тексту
dc.subjectBERT
dc.subjectSGD
dc.subjecttext analysis
dc.subjectmachine learning
dc.subjectautomation
dc.subjectmarketing campaigns
dc.subjecttext classification
dc.titleАналіз відповідей клієнтів за допомогою штучного інтелекту для визначення рівня зацікавленості в маркетингових кампаніях
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bortovskiy_magistr.pdf
Розмір:
1.43 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи