Кластеризацiя та зниження розмiрностi даних користувачiв мобiльних пристроїв для виявлення поведiнкових патернiв i активних груп
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота містить: 99 с., 6 табл., 27 рис., 2 дод., 21 джерел.
Метою роботи є побудова кластерної моделі, яка дозволяє виявляти активні групи користувачів мобільних пристроїв на основі поведінкових даних із попереднім зниженням розмірності. Отримані результати можуть бути використані для підвищення ефективності персоналізації цифрових сервісів, сегментації аудиторії та таргетованого маркетингу. Об’єктом дослідження є цифрові сліди користувачів мобільних пристроїв, що відображають їхню реальну поведінку в цифровому середовищі. Предметом дослідження виступають алгоритми кластерного аналізу та методи зниження розмірності даних. У ході виконання роботи було реалізовано програмний прототип на Python, що включає підготовку даних, кластеризацію за допомогою алгоритмів, а також оцінювання якості кластерів за метриками. Проведено функціонально-вартісний аналіз програмного продукту та обґрунтовано вибір оптимального варіанта реалізації.
Опис
Ключові слова
кластеризація, зниження розмірності, поведінкові дані, мобільні пристрої, машинне навчання, сегментація користувачів, clustering, dimensionality reduction, behavioral data, mobile devices, machine learning, user segmentation
Бібліографічний опис
Саніцька, М. Р. Кластеризацiя та зниження розмiрностi даних користувачiв мобiльних пристроїв для виявлення поведiнкових патернiв i активних груп : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Саніцька Марія Романівна. – Київ, 2025. – 99 с.