МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАЛАР ПАЙДАЛАНУШЫЛАРЫНЫҢ ҚАЛАУЛАРЫН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІ НЕГІЗІНДЕ ТАЛДАУ

Аңдатпа

Осы жұмыста мобильді қосымшалардың пайдаланушылардың қалауларын талдау үшін классикалық машиналық оқыту және нейрондық желілер әдістері қарастырылды. Мақсатты көрсеткіш және қалаулар критерийі ретінде қосымшаның орташа рейтингі алынған. Ашық дереккөзі Kaggle-дан алынған датасет қолданылып, деректерді тазалау және алдын ала өңдеу жүргізілді. Орташа пайдаланушы баға көрсеткішін болжау үшін 7 параметр негізінде 3 классикалық машиналық оқыту әдісі (linear regression, random forest, XGBoost) және 3 нейрондық желі моделі (ANN, CNN, RNN) салыстырмалы талдаудан өткізілді. Датасет салыстырмалы түрде шағын және қарапайым құрылымға ие болғандықтан, кейбір нейрондық желі модельдері өз потенциалын толық ашпаған. Ең жақсы нәтижені XGBoost моделі көрсетті, бұл осы деректер түрінде аталған модельдің тиімділігін дәлелдейді. CNN моделі сәл төмен нәтижелер көрсетті, себебі ол күрделі деректердегі маңызды байланыстарды анықтауға арналған. Пайдаланушы рейтингісін болжауда ең маңызды сипаттамалар анықталды: типтер, орнатулар, жанрлар, категориялар және басқа факторлар. Болашақта пайдаланушылардың қатысуын арттыру саласындағы шешім қабылдау тапсырмаларымен жұмыс істегенде, бұл жұмыс тиісті модель мен кіріс сипаттамаларын анықтауға және қосымшаны жасау немесе жетілдіру кезінде назар аударуға көмектеседі.