Дослідження та реалізація системи для сегментації користувачів з використанням методів машинного навчання
Автор: Гладкий Віталій Ярославович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Метою виконання магістерської кваліфікаційної роботи є вирішення проблеми швидкого розділення користувачів на групи за схожими характеристиками, що дозволяє отримати розуміння їхнього поведінкового профілю. Також реалізована система використовує методи кореляції для виявлення зв’язків між різними між різними параметрами користувачів, що допомагає визначити вплив одних факторів на інші. Результатом роботи системи є графік, який показує групи користувачів, яких поєднують вказані користувачем системи параметри а також текстовий опис основних характеристик всіх груп користувачів. Також система генерує так звану “матрицю температур”, яка показує вплив вхідних параметрів одне на одного. Система реалізована у вигляді клієнт-серверного застосунку, де клієнт відповідає за обчислення а сервер за збереження даних користувача. Для кластеризації використано три методи машинного навчання, а саме: K-Means, Mini Batch K-Means(для великих обсягів даних) та Hierarchical Clustering. Для визначення кореляції використано метод Пірсона (Pearson’s Correlation).