Search academic texts

Information × Registration Number 2121U008209, Article popup.category Бакалаврська робота Title Алгоритм визначення оптимального часу надсилання сповіщень користувачу з використанням машинного навчання (AI translated) popup.author Матвієнко Назар ТімуровичMatviienko Nazar Timurovych popup.publication 01-06-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/42154 popup.publisher Київ Description Робота містить 76 сторінок, 38 рисунків та було використано 11 джерел. Актуальність: В даній роботі досліджується історія активності користувачів на наборі даних з E-Commerce магазину. Дані містять активність користувачів на сервісі і несуть інформаційну цінність, коли користувачі відвідують сервіс. Тим самим ці дані можуть бути використані для вивчення поведінки та режиму дня користувачів. Вивчення активності дасть змогу передбачати наступну ймовірність входу користувача на сервіс, або вивчення його “вільного часу”. Велика кількість бізнес-процесів роблять аби підвищити кількість трафіку на їхньому сервісі. Тоді як влучне відправлення сповіщень або нагадувань буде доречне для кожного індивідуального користувача, а не відправка всім в різні години, не говорячи про часові зони. Мета роботи: підвищити ефективність передбачення часових рядів за допомогою машинного навчання LSTM моделі з ціллю їх використання надсилання сповіщень користувач на базі його активності. The work contains 76 pages, 38 figures and 11 were used sources. Relevance: This paper examines the history of activity users on the data set from the E-Commerce store. The data contain user activity on the service and carry informational value when users visit the service. Thus, these data can be used to study the behavior and routine of users. The study of activity will allow us to predict the following probability user login to the service, or study his "free time". Great number of business processes do to increase the amount of traffic on their service. While aptly sending notifications or reminders will be appropriate for each individual user, not sending to all at different hours, not to mention time zones. Purpose: to increase the efficiency of time series prediction using machine learning LSTM models for their use sending notifications to the user based on his activity. popup.nrat_date 2025-11-05 Close