Побудова системи прогнозування поведінки відвідувача інтернет-магазину на основі моделей машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДмитрієва, Ольга Анатоліївна
dc.contributor.authorАльохіна, Тетяна Ігорівна
dc.date.accessioned2024-10-31T12:32:10Z
dc.date.available2024-10-31T12:32:10Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 92 с., 28 рис., 7 табл., 2 додатки, 25 джерел. Об’єктом дослідження є процеси машинного навчання, що орієнтовано на прогнозування поведінки відвідувачів інтернет-магазинів. Предметом дослідження виступають методи обробки статистичних даних і моделі машинного навчання, що орієнтовано на підвищення ефективності маркетингових стратегій та адаптації до змін в поведінці покупця. Мета роботи полягає в обґрунтуванні, програмній реалізації та тестуванні моделей, що побудовані на основі методів машинного навчання і орієнтовані на передбачення поведінки відвідувача інтернет-магазину. Методи розробки базувалися на основних положення теорії ймовірностей, математичної статистики, методів оптимізації. Для прогнозування поведінки відвідувача інтернет-магазину використовувалися підходи, що ґрунтувалися на інтелектуальному аналізі даних. Навчання розроблених моделей здійснювалося з використанням методів та систем штучного інтелекту. При проєктуванні програмної системи було задіяно сучасні технології розробки програмного забезпечення та створено програмний продукт мовою Python. Практичне значення полягає в застосуванні машинного навчання як засобу прогнозування поведінки онлайн-покупця в режимі реального часу з метою підвищення ефективності маркетингових стратегій та їхнього адаптування відповідно до змін в поведінці покупця, а також створення персоналізованих рекомендацій та пропозицій для покупця на основі його унікальної поведінки.
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 92 p., 28 figures, 7 tables, 2 appendices, 25 references. The object of work is machine learning processes aimed at predicting the behavior of visitors to online stores. The subject of the study is the set of methods for processing statistical data and machine learning models aimed at enhancing the effectiveness of marketing strategies and adapting to changes in customer behavior. The purpose of work is the substantiation, software implementation and testing models based on machine learning methods and aimed at predicting the behavior of visitors to an online store. The development methods were based on fundamental principles of probability theory, mathematical statistics, and optimization techniques. Approaches based on intelligent data analysis were used to predict the behavior of online store visitors. Training of the developed models was implemented using methods and systems of artificial intelligence. A software product was developed using the Python programming language and modern software development technologies. The practical significance lies in the possibility of using machine learning as a tool for predicting real-time online shopper behavior to enhance the effectiveness of marketing strategies and adapt them according to changes in customer behavior. Additionally, this includes creating personalized recommendations and offers for customers based on their individual behaviors.
dc.format.extent92 с.
dc.identifier.citationАльохіна, Т. І. Побудова системи прогнозування поведінки відвідувача інтернет-магазину на основі моделей машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Альохіна Тетяна Ігорівна. - Київ, 2024. - 92 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70299
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectсистема прогнозування
dc.subjectповедінка користувача
dc.subjectінтернет-магазин
dc.subjectмодель машинного навчання
dc.subjectзадача класифікації
dc.subjectякість моделі
dc.subjectforecasting system
dc.subjectuser behavior
dc.subjectonline shop
dc.subjectmachine learning model
dc.subjectclassification task
dc.subjectmodel performance evaluation
dc.titleПобудова системи прогнозування поведінки відвідувача інтернет-магазину на основі моделей машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Alokhina_bakalavr.pdf
Розмір:
3.56 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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи