Модель прогнозирования поведения покупателя на основе технологий анализа крупных данных
DOI:
https://doi.org/10.20998/2411-0558.2021.02.06Аннотация
Выполнен анализ имеющихся методов и моделей формирования рекомендаций потенциального покупателя в сетевых информационных системах с целью разработки эффективных модулей подбора рекламы. Обоснована эффективность использования технологий машинного обучения для анализа предпочтений пользователей на основе обработки данных о покупках, осуществленных пользователями с подобным профилем. Предложена модель формирования рекомендаций, основанная на технологии машинного обучения, проверена ее работа на тестовых наборах больших данных и выполнена оценка адекватности модели на основе среднеквадратического отклонения (RMSE). Ключевые слова: прогнозирование поведения; реклама на основе сходства; коллаборативная фильтрация; матричная факторизация; big data; machine learning