Модель прогнозування успішності short-video серіалів на основі історичних даних
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 90 с., 13 рис., 7 табл., 2 дод., 13 джерел.
Об’єкт дослідження — поведінка користувачів і конверсія в покупку підписки глядачів серіалу на момент його запуску. Предмет дослідження — методи та моделі машинного навчання для прогнозування успішності short-video серіалів на основі їхніх історичних показників (кумулятивної конверсії в покупку протягом перших 2 місяців запуску серіалу). Мета роботи — розробити модель, яка за даними перших днів після публікації короткого відео-серіалу прогнозуватиме ключовий показник його успіху – конверсія в покупку. Результат роботи — у рамках дослідження розроблено та протестовано прототип аналітичної системи для прогнозування кумулятивної конверсії коротких відео-серіалів на синтетичному наборі даних із 1000 прикладів. Система реалізує багатовихідкову архітектуру, яка на основі перших 15 днів реєстрації конверсії виробляє прогнози для періоду 15–59 днів. Було побудовано й налаштовано чотири ансамблеві моделі машинного навчання: GradientBoostingRegressor, RandomForestRegressor, HistGradientBoostingRegressor та CatBoostRegressor.
Опис
Ключові слова
модель прогнозування, машинне навчання, градієнтний бустинг, вертикальні серіали, predictive model, machine learning, gradient boosting, vertical series
Бібліографічний опис
Міхова, А. С. Модель прогнозування успішності short-video серіалів на основі історичних даних : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Міхова Аріна Сергіївна. – Київ, 2025. – 90 с.