Details

Title: Применение обобщенно-регрессионных искусственных нейронных сетей в прогнозировании конверсии видео-рекламы: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.03.03_01 «Интеллектуальные информационные системы и обработка данных»
Creators: Иванов Вячеслав Владиславович
Scientific adviser: Пак Вадим Геннадьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: искусственные нейронные сети; обобщенно-регрессионные нейронные сети; прогностические модели; метод опорных векторов; конверсия видео-рекламы; artificial neural networks; general regression neural networks; probabilistic models; support vector machines; video advertising conversion
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 02.03.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2321
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\19878

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Применение обобщенно–регрессионных ИНС в прогнозировании конверсии видео-рекламы». В данной работе дается описание обобщенно-регрессионной ИНС. Описывается индустриальный набор данных от сторонней компании и процесс его преобработки с последующим обучением моделей обобщенно-регрессионной ИНС, линейной регрессии и метода опорных векторов для прогнозирования конверсии видео-рекламы. Рассматриваются разные подходы к оценке конверсии и выбирается вариант, подходящий под предоставленные данные. Прогнозирование конверсии осуществляется по социальным метрикам возраста и пола пользователей и по времени, когда реклама продемонстрирована. Полученные модели сравниваются по статистическим метрикам и по экспертной оценке.

This paper describes a general regression neural network model, with it’s pros and cons. We describe an industrial data set and it’s preprocessing before moving to trainings of general regression neural network, linear regression, support vector machine models for video advertising conversion prediction. We examine various approaches for video advertising conversion grading and choose the most fitting grade. Prediction is 5 graded by advertising play time and social metrics of user’s age and gender. Prediction models are compared by statistical metrics and expert review.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Введение
  • 1. Обзор модели обощенно-регрессионных нейронных сетей в задачах прогнозирования и построения регрессионных моделей
  • 2. Описание набора данных и процесса его формирования из разрозненных наборов
  • 3. Обзор подходов в оценке конверсии видео-рекламы
  • 4. Реализация обобщенно-регрессионной ИНС. Сравнение с линейной регрессией и методом опорных векторов
  • 5. Экспертная оценка моделей
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Линейная регрессия
  • Приложение 2. Метод опорных векторов
  • Приложение 3. Обобщенно-регрессионная ИНС

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics