Модель прогнозування поведінки покупця на основі технологій аналізу великих даних

Abstract

Виконано аналіз наявних методів та моделей формування рекомендацій для потенційного покупця у мережевих інформаційних системах з метою розробки ефективних модулів підбору реклами. Обґрунтовано ефективність використання технологій машинного навчання для аналізу преференцій користувачів на основі обробки даних про покупки, здійснені користувачами з подібним профілем. Запропоновано модель формування рекомендацій, основану на технології машинного навчання, перевірено її роботу на тестових наборах великих даних та виконано оцінку адекватності моделі на основі середньоквадратичного відхилення.

The analysis of the available methods and models of formation of recommendations for the potential buyer in network information systems for the purpose of development of effective modules of selection of advertising was executed. The efficiency of using machine learning technologies for the analysis of user preferences based on the processing of data on purchases made by users with a similar profile was substantiated. A model of recommendation formation based on machine learning technology was proposed, its work on test data sets was tested and the adequacy of the RMSE model was assessed.