Тема: Кластеризация сайтов, исходя из расстояния, определяемой как количество пользователей, через которые сайты соединены

Для написания выпускной квалификационной работы была выбрана тема: “Кластеризация сайтов, исходя из расстояния, определяемой как количество пользователей, через которые сайты соединены”.
В работе многих компаний достаточно часто возникает потребность в выделении кластеров (сообществ) различных объектов: сайтов,
пользователей. Цель кластеризации, в целом, заключается в добыче новых знаний, и компаниям это необходимо, чтобы узнать своих клиентов более основательно и найти к ним индивидуальный подход, а не работать со всеми одинаково.
Существует ситуация, которая встречается достаточно часто, когда имеется довольно большое количество пользователей (клиентов), пользующиеся разными ресурсами или услугами. И все их действия записываются в электронном виде. К примеру:
• добывается информация о том, кто и когда посещал конкретную страницу (счетчики посещений);
• добывается информация о том, какие поступали запросы от пользователей (поисковые машины);
• добывается информация о том, какие тематические разделы и насколько активно посещает пользователь (различные форумы), и так далее.
Соответственно, появляется проблема: как извлекать полезную
информацию из всех этих сырых данных. Все это нужно для выделения схожих ресурсов, персонализации контента, обнаружение предпочтений пользователей, прогнозирования и еще много чего.
Для проведения необходимого исследования использовалось приложение “Sazan SRR”, при помощи которого собирались все необходимые
данные, которые в дальнейшем и были использованы для получения требуемого результата.
Актуальность данной работы заключается в том, что информация, полученная в результате деления на кластеры весьма полезна и многогранна. Вот всего лишь несколько примеров, в которых могут быть применены качественные кластеры:
• выделение групп пользователей, составленных по определенным признакам, для проведения таргетированных рекламных кампаний;
• применение выделенных кластеров для персональных рекомендаций;
• простое понимание структуры данных за счет компактной визуализации;
• сопоставление URL товаров из различных интернет-магазинов для того, чтобы выявить сегменты, которые соответствуют одинаковым товарам.
Таким образом, кластеризация сайтов в соответствии с особенностями поведения пользователей и их потребностями имеет важное значение.
Целью данного исследования является демографический анализ пользователей, их предпочтений интернет-сайтов по категориям и анализ зависимостей между особенностями пользователей и сайтами, которые они посещали.
Достижение поставленной цели обусловило постановку и решение следующих задач:
• получить набор исходных данных для исследования;
• обработать набор исходных данных и привести его в необходимый для исследования вид;
• раскрыть сущность термина кластеризация;
• выбрать и применить наиболее подходящий алгоритм кластеризации на практике;
• визуализировать полученные результаты в виде графиков и таблиц;
• провести анализ данных, полученных в результате проведенного исследования;
• провести анализ зависимостей между особенностями пользователей и категориями посещенных сайтов.
Предметом исследования является кластеризация сайтов, посещенных пользователями мобильного приложения и анализ взаимосвязи между демографическими признаками пользователей и сайтами, которые они посетили.
Объектом исследования является приложение для мобильного телефона “Sazan SRR”.
Теоретической базой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых: К.В. Воронцов, С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин, Л. Слоан, Ж. Морган, П. Бернап, М. Вильямс, Е. Статтнер, М. Коллард, Х. Жао, В. Замфир.
Практической базой исследования являются фактические материалы, полученные в результате работы пользователей с мобильным приложением “Sazan SRR”.
Исследование включается в себя введение, 4 главы, заключение, список использованных источников.

Купить

В результате выполнения выпускной квалификационной работы был проведен статистический анализ по некоторым демографическим данным и данным веб-активности. Статистическое исследование проводилось с использованием кластеризации взвешенных демографических данных для испытаний зависимости между демографическими признаками и вебактивности пользователей. Кластерный анализ позволил выявить некоторые интересные статистические связи и особенности набора данных.
Также проведена проверка гипотезы о независимости признаков и категорий сайтов и латентный факторный анализ пользователей и их интересов.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы были выполнены следующие задачи:
1. Собраны и обработаны необходимые для исследования данные;
2. Выбран наиболее подходящий алгоритм кластеризации данных из существующих;
3. Выполнен кластерный анализ пользователей и сайтов с использованием полной связи иерархической кластеризации с евклидовым расстоянием;
4. Выполнена проверка независимости признаков и категорий сайтов;
5. Проведен латентный факторный анализ пользователей и их интересов.

Купить