Soovitusprogrammi optimeerimine masinõppe abil idufirma Promoty näitel

Nimi
Marelle Ellen
Kokkuvõte
Idufirmade jaoks üks parimaid võimalusi kiire kasvu saavutamiseks on soovitusprogrammid. Vaatamata sellele ei ole paljud Eesti idufirmad suutnud neid edukalt käivitada. Seetõttu pakuti antud magistritöös Eesti idufirmadele välja metoodika juhendatud ja juhendamata masinõppe rakendamiseks soovitusprogrammi analüüsiks ja optimeerimiseks. Metoodika näitlikustamiseks loodi idufirma Promoty jaoks mudel, mis hindab iga Promotyga mitteseotud Instagrami kasutaja tõenäosust osutuda Promoty jaoks nn. kasulikuks kasutajaks, kes kutsub platvormiga liituma vähemalt ühe uue kasutaja. Töö käigus loodud mudel suudab 60% esitustäpsuse juures tuvastada 23,6% kõikidest kasulikest kasutajatest. Mudeli ennustusvõime parendamiseks pakuti välja tunnused, mida Promoty peaks täiendavalt koguma. Samuti
viidi läbi klasteranalüüs, et selgitada välja Promoty jaoks kasulikku kasutajat
iseloomustavad tunnused, ning teha sellest tulenevalt ettepanekuid soovitusprogrammi efektiivsemaks rakendamiseks. Antud töö tulemused on olulised idufirmale Promoty kiire kasvu saavutamiseks uutele turgudele sisenemisel, samuti teistele soovitusprogramme rakendavatele või rakendada plaanivatele idufirmadele.
Lõputöö keel
eesti
Lõputöö tüüp
Magister - Infotehnoloogia mitteinformaatikutele
Juhendaja(d)
Dr Anna Leontjeva
Kaitsmise aasta
2018
 
PDF