title: Application of machine learning in the pricing problem
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Полежаев Сергей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Polezaev Sergej Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 049414
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25996
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена решению задачи предсказания спроса и определения оптимальной цены на основе предсказанных значений. Реализованы различные методы  по предобработке данных. Проведён вычислительный эксперимент с использованием различных алгоритмов машинного обучения в том числе градиентного бустинга и нейронных сетей. Проведено сравнение результатов вычислительных экспериментов по предсказанию спроса между собой. На основе рассмотренных алгоритмов построен их ансамбль для получения результатов прогнозирования лучшего качества. Реализован алгоритм оптимизации цен на основе полученных результатов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is dedicated to the solution of the problem of demand prediction of the sports event and determination of the optimal price based on predicted values. Different techniques of data preprocessing are implemented. A computational experiment was conducted using different machine learning algorithms, including gradient boosting and neural networks. A comparison of the results of the computational experiment was made. Based on the analyzed algorithms, their ensemble was built to get the results of better quality. The algorithm of price optimization based on the results was implemented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация цены
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: градиентный бустинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание спроса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: price optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gradient boosting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: demand prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of machine learning in the pricing problem
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение машинного обучения в задаче ценообразования
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom_finale.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25996/1/diplom_finale.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 863,75 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Polezaev_S.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25996/2/reviewSV_Otzyv_Polezaev_S.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 840,62 kB