Применение методов машинного обучения для анализа интересов пользователей

Монастырев Виталий Викторович, Молодяков Сергей Александрович

В данной статье рассматривается процесс анализа данных пользователей для выделения целевых групп по интересам. В качестве анализируемых данных рассматриваются фото, текст, геометки и отметки на публикациях (“нравится” или “не нравится”). Для анализа информации применяются методы машинного обучения. Проанализированная информация записывается в базу данных, где различные типы информации объединяются общим идентификатором. На основе проанализированной информации выделяются целевые группы путем применения SQL-запроса.

Ключевые слова:машинное обучение, нейронная сеть, рекомендательная система, изображение, тональность текста, рейтинг