• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Проектирование банковского рекомендательного сервиса с использованием методов машинного обучения

ФИО студента: Ляпина Екатерина Романовна

Руководитель: Шевгунов Тимофей Яковлевич

Кампус/факультет: Высшая школа бизнеса

Программа: Бизнес-информатика (Бакалавриат)

Оценка: 8

Год защиты: 2016

Последние тенденции в создании банковских продуктов направлены на увеличение интероперабельности систем и созданию сервисов, которые бы соответствовали потребностям потребителей. Одним из бурно развивающихся направлений совершенствования прикладных информационных технологий является развертывание рекомендательных систем – инструментов автоматической генерации предложений по товарам и услугам на основе изучения персональных потребностей клиентов. Выработка рекомендаций – хорошо изученная научная область, которая имеет успешные приложения в индустрии. Рекомендательные системы уже стали неотъемлемой частью многих современных интернет-приложений, доказав свою эффективность в улучшении пользовательского опыта и повышении продаж фирм. Учитывая готовящийся законопроект о приведении чеков в электронный вид, потребности банков и их клиентов, актуально создание проектного решения, обеспечивающего реализацию совместного персонализированного сервиса для клиентов с привлечением данных оффлайн ритейлеров и банков. Практическая значимость такого сервиса состоит в возможности улучшения пользовательского опыта, расширения знаний о клиенте банка и торговцев, создания открытого сервиса для наилучшей утилизации данных сторонними разработками и экономии на эмиссии банковских карт и карт лояльности. В работе рассмотрены алгоритмы подбора наилучшего типа предложения и товара, наиболее релевантных предложений, основываясь на методах коллаборативной фильтрации. Данные алгоритмы реализованы для масштабируемой программной платформы Apache Spark на языке Scala и R. Эксперименты, направленные на оценивание качества и масштабируемости реализованных алгоритмов, проведены на облачном сервисе Microsoft Azure.

Текст работы (работа добавлена 20 мая 2016 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ