Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей

Дьяконов А. Г.
Additional contact information
Дьяконов А. Г.: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, старший научный сотрудник, Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Российской академии наук

Бизнес-информатика, 2014, issue 1 (27), 68-77

Abstract: Рассмотрены две задачи, связанные с поведением клиентов сети супермаркетов: прогнозирование даты следующего визита каждого клиента и суммы его покупок. Первая задача сведена к задаче оценки вероятностей визитов, вторая к задаче восстановления плотностей распределений сумм покупок каждого пользователя. Для решения указанных задач предложено использовать взвешенные схемы: каждой точке выборки ставится в соответствие вещественное неотрицательное число (вес). Веса позволяют учитывать дополнительную информацию, например устаревание данных (точки соответствующие старым данным имеют меньшие веса). В работе рассмотрено несколько весовых схем (способов приписывания весов точкам выборки), произведена их настройка (оптимизация качества оценки вероятности или плотности по параметрам весовой схемы). Показано, что использование весовых схем не приводит к переобучению, т.е. настройка весов на обучении не понижает качество на независимой контрольной выборке. Показана возможность использования ансамблирования для повышения качества решения рассмотренных задач, т.е. построения нескольких алгоритмов и составления их линейной комбинации. Все эксперименты произведены на реальных данных крупного Международного конкурса по разработке алгоритмов анализа данных. Специфика данных (отсутствие праздников на финальном временном отрезке статистики) позволила при решении указанных задач сосредоточиться исключительно на статистических методах решения. Кроме того, рассмотрены вопросы построения алгоритмов, которые одновременно решают обе задачи: прогнозирования даты следующего визита и суммы покупок. Показано, что не всегда их можно решать независимо. Предложен метод оптимизации функционала, который оценивает решение обеих задач.

Keywords: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ; ОЦЕНИВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ; ВОССТАНОВЛЕНИЕ ПЛОТНОСТИ; НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ; ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ (search for similar items in EconPapers)
Date: 2014
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://cyberleninka.ru/article/n/prognoz-povedeniy ... tnostey-i-plotnostey

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:025686:15695833

Access Statistics for this article

More articles in Бизнес-информатика from CyberLeninka, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Bibliographic data for series maintained by CyberLeninka ().