title: The application of semi-supervised learning co-training method in the task of classifying the client base
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Черницын Иван Геннадьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Попков Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Popkov Aleksandr
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Хованов Николай Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Khovanov Nikolai Vаsilevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 041123
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13742
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Объект исследования данной работы - группа потребителей товаров и услуг на автозаправочных станциях. Предметом исследования выступает потребительское поведение данных клиентов. Представленная работа состоит из введения, трёх глав, списка использованных источников и приложения. Первая глава посвящена исследованию теоретических аспектов моделей частичного обучения без отрыва от других задач прикладной статистики, а также рассмотрению вопроса оценки качества моделирования. Во второй главе детально разбирается метод кооперативного обучения Co-Training, проводится его критический анализ, вносятся предложения по его модификации и представляются варианты метода для прикладного использования. В третьей главе исследуемый метод реализуется на широко распространённом объектно-ориентированном интерпретируемом языке программирования Python 3. Далее ставится бизнес-задача по оценке уровня лояльности потребителей и переводится в рамки задач машинного обучения, после чего анализируемая модель настраивается и применяется в формализованной задаче. Приложение содержит листинг программы, реализующей метод Co-Training, рассматриваемый в данном исследовании, а также пример её работы с использованием созданного графического интерфейса пользователя.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The object of the research is a group of consumers of goods and services at gasoline stations. The subject of the study is the consumer behavior of these customers. The presented work consists of an introduction, three chapters, a list of used sources and an appendix. The first chapter is devoted to the study of the theoretical aspects of semi-supervised learning models without detachment from other problems of applied statistics, as well as to the issue of assessing the quality of modeling. In the second chapter, the method of cooperative training - Co-Training is analyzed in detail, its critical analysis is conducted, suggestions are made for its modification and variants of the method for applied use are presented. In the third chapter, the method under investigation is implemented on a widely distributed object-oriented interpreted programming language Python 3. Next, the business task of assessing the level of customer loyalty is raised and transferred to the scope of machine learning tasks, after which the analyzed model is configured and applied in a formalized task. The appendix contains a listing of the program that implements the Co-Training method discussed in the study, as well as an example of its work using the created graphical user interface.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ клиентов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поведенческая экономика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: методы анализа данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: частичное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: client analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: behavioral economics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: partial training
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The application of semi-supervised learning co-training method in the task of classifying the client base
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение метода частичного обучения co-training в задаче классификации клиентской базы
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Popkov_A_A__.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13742/1/VKR_Popkov_A_A__.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,27 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Xovanova_N__na_VKR_Popkova_A__2018.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13742/2/reviewSV_Otzyv_Xovanova_N__na_VKR_Popkova_A__2018.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 444,98 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_VKR_Popkov_Aleksandr.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13742/3/reviewSV_Recenziya_VKR_Popkov_Aleksandr.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 20,93 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_VKR_Popkov_Aleksandr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13742/4/reviewSV_Recenziya_VKR_Popkov_Aleksandr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 616,89 kB
resources.filename: reviewSV_stt08574_CHernicyn_Ivan_Gennadevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13742/5/reviewSV_stt08574_CHernicyn_Ivan_Gennadevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 6,56 kB