Моделювання найкращої ціни мобільного додатку за поведінкою користувача

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorСемиволос, Олена Романівна
dc.date.accessioned2023-04-14T10:23:08Z
dc.date.available2023-04-14T10:23:08Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 76 с., 16 рис., 20 табл., 1 додаток, 20 джерел. Об’єкт дослідження – інформація про користувачів та їх поведінка у мобільному застосунку у вигляді набору подій. Предмет дослідження – методи машинного навчання. Мета магістерської дисертації – побудова моделей підбору користувачу найкращої підписки з метою збільшення прибутковості застосунку. Актуальність роботи полягає в тому, що ринок мобільних застосунків є достатньо великим. Персоналізація мобільних застосунків та ціни для кожного користувача – новою та швидкозростаючою нішею в напрямках розвитку мобільних застосунків. Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування Python 3.7 у середовищі розробки Jupyter Notebook. Дослідження вивчило розподіл і кореляцію певних дій між собою, використовуючи графіки та діаграми в бібліотеці Python, щоб зрозуміти дані, а також розроблено алгоритми машинного навчання для підбору кращої підписки кожному користувачу.uk
dc.description.abstractotherThe topic: Modeling the best price of a mobile application based on user behavior Master’s thesis: 76 pages, 16 figures, 20 tables, 1 appendix, 20 sources. The object of research is information about users and theit behavior in mobile app as a set of events. The subject of the research is machine learning methods. The purpose of the master's thesis is to built models to purpose user best subscription for income growth. Thesis relevance is than mobile apps market is very big. Mobile apps and prices personalization is new fast growng niche in ways of improvement of mobile products. The software product is implemented using the Python 3.7 programming language in the Jupyter Notebook development environment. The study examined the distribution and correlation of curtain user actions, using graphs and charts in the Python library to understand data and their relationship to the label, and developed machine learning algorithms for purposing best subscription to user.uk
dc.format.extent76 с.uk
dc.identifier.citationСемиволос, О. Р. Моделювання найкращої ціни мобільного додатку за поведінкою користувача : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Семиволос Олена Романівна. - Київ, 2022. - 76 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54607
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмобільні застосункиuk
dc.subjectаналіз поведінки користувачівuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectmobile appsuk
dc.subjectuser behavior analysisuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleМоделювання найкращої ціни мобільного додатку за поведінкою користувачаuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи