title: Consumer Repurchase  Behavior Prediction Based on Different Fusion Models
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Хазанов Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Hazanov Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ду Шаохуэй
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Du Saohuej
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кудрявцев Дмитрий Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kudravcev Dmitrij Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:40:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:40:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080713
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31288
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Авторы	Ду Шаохуэй
  Название магистерской диссертации	Прогнозирование повторных продаж с помощью диффузных моделей
  Факультет	Высшая школа менеджмента
  Направление подготовки	Бизнес-аналитика и большие данные
  Год	2021
  Научный руководитель	Кудрявцев Дмитрий Вячеславович
  Описание цели, задач и основных результатов	Цель этого исследования - улучшить способность моделей машинного обучения предсказывать поведение потребителей при повторной покупке за счет слияния моделей.
  Задачи исследования:
  1. Обработка данных и разработка функций.
  2. Моделирование и сравнительная оценка моделей.
  3. Применение и улучшение модели слияния.
  Основные результаты включают систематическое сравнение широко используемых моделей машинного обучения и методов объединения моделей в отрасли, а также усовершенствование метода объединения моделей с накоплением.
  Ключевые слова	Прогнозирование выкупа, слияние моделей, классификация, классификационная модель машинного обучения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Master Student Names	Du Shaohui
  Master Thesis Title	Consumer Repurchase  Behavior Prediction Based on Different Fusion Models
  Title Faculty	Graduate School of Management
  Main field of study	Business Analytics and Big Data
  Year	2021
  Academic Advisor’s Name	Dmitry Kudryavtsev
  Description of the goals, tasks, and main results	The goal of this study is to improve the predictive ability of machine learning models on consumer repurchase behavior through model fusion..
  The research tasks are:
  1.	Data processing and feature engineering. 
  2.	Modeling and model comparison evaluation.
  3.	Model fusion application and improvement.
  The main results incluse systematically compared the widely used machine learning models and model fusion methods in the industry, and improved the stacking model fusion method.
  Keywords	Repurchase prediction, model fusion, classification,  machine learning classification model.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Прогнозирование выкупа
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: слияние моделей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификационная модель машинного обучения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Repurchase prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: model fusion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning classification model.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Consumer Repurchase  Behavior Prediction Based on Different Fusion Models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование повторных продаж с помощью диффузных моделей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Du_Shaohui_Thesis.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31288/1/Du_Shaohui_Thesis.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,38 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_Du_Shaohui_Kudryavtsev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31288/2/reviewSV_Scientific_advisor_reference_Du_Shaohui_Kudryavtsev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 115,25 kB