Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
ℹ️Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
Введение 3
Обзор литературы 5
Глава 1. Сайт Avito 7
1.1. История сайта 7
1.2. Статистика сайта 8
1.3. Сервисы и услуги 9
Глава 2. Задача установления стоимости платных услуг 13
2.1. Постановка задачи 13
2.2. Методы кластеризации 15
2.3. Эмпирическая оценка стоимости платных услуг 19
2.4. Основные результаты и обсуждение 20
Глава 3. Математическая модель репутации пользователей 27
3.1. Постановка задачи 27
3.2. Метод оценки репутации 28
3.3. Основные результаты и обсуждение 29
Заключение 34
Список литературы 35
Приложение
📖 Введение
Данная работа посвящена решению двух задач. Первая из них - определения цен на платные услуги сайта Avito. Эта за¬дача актуальна на сегодняшний день по причине того, что в данный момент на ресурсе существуют неточности в значени¬ях стоимости услуг. Представленный метод решения позволяет пересчитать эти цены с учетом благосостояния каждого реги¬она и дополнительных характеристик каждой категории объ¬явлений. Метод состоит из двух этапов. Первый этап - анализ данных о благосостоянии населения регионов Российской Фе¬дерации и проведение процессов кластеризации. Второй этап - проведение опроса пользователей и построение эмпирической оценки функции спроса на вышеуказанные услуги и опреде¬лении оптимальной цены на них. Статья о разработке данного метода была успешно представлена на международной научной конференции аспирантов и студентов «Процессы управления и устойчивость» Control Processes and Stability (CPS’16).
Вторая задача - построение модели репутации пользовате¬лей. На данный момент сайт Avito является свободной площад¬кой для размещения объявлений и не участвует в процессе сдел¬ки между пользователями. Это отличает сайт от популярных торговых площадок как, например, eBay. В 2015 году компания Avito приобрела сервис доставки CheckOut, который агрегирует в себе различные способы доставок. Указанный сервис позво¬лит контролировать процесс сделки и, следовательно, получать отзывы о продавцах. В связи с этим, появится необходимость во введении рейтинга продавцов, который будет показывать на¬дежность продавца. В предложенной модели минимизировано влияние искусственного завышения или занижения репутации мошенниками или конкурентами.
✅ Заключение
В работе предложен способ установления стоимости плат¬ных услуг на сайте Avito с помощью метода кластеризации дан¬ных и эмпирической оценки функции спроса. В среде MATLAB реализована программа, самостоятельно проводящая соответ-ствующие процессы. Учтено благосостояние субъектов Россий¬ской Федерации, дополнительные характеристики и специфи¬ка категорий объявлений, в которых доступно размещение. Как и следовало ожидать, в самом богатом кластере оказал¬ся г. Москва. В четвертом кластере, практически по всех ка¬тегориях оказались г. Санкт-Петербург, Московская область и Краснодарский край. Построена эмпирическая оценка функции спроса на платные услуги сайта Avito и определена оптималь¬ная цена на них.
Кроме того, построена математическая модель репутации пользователей, которая должным образом реагирует на некор¬ректное ведение сделок продавцом, на искусственное завыше¬ние или занижение репутации другими пользователями, с це¬лью совершения мошеннических действий или устранения кон¬курентов. Приведены примеры работы данной модели, которые показывают ее поведение в различных ситуациях.