Оптимальный учет связей в клиентских графах
Аннотация
Тема магистерской диссертации: «Оптимальный учет связей в клиентских графах»
Магистерская диссертация выполнена на: 70 страницах, содержит 5 таблиц, 15 рисунков, 14 формул, 32 использованных источников.
Ключевые слова: ГРАФ, КЛИЕНТСКИЕ СВЯЗИ, АЛГОРИТМЫ НА ГРАФАХ, АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ЗАДАЧА КЛАССИФИКАЦИИ, ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ.
Актуальность темы обусловлена потребностью АО «Точка» в построении оптимальных алгоритмов для анализа связей в клиентских графах.
Цель работы – автоматизация анализа клиентских связей с помощью агентно-ориентированного подхода и методов машинного обучения.
Объект исследования: граф клиентских связей
Для решения поставленной цели были решены следующие задачи:
- изучить агентно-ориентированный подход в программировании;
- изучить основные алгоритмы на графах;
- изучить виды многокритериальной оптимизации и эволюционные алгоритмы;
- выбрать БД, в которой будут храниться данные, библиотеку для хранения графовой структуры;
- продемонстрировать процесс построения оптимального алгоритма для анализа клиентских связей.
Данные предоставлены банком АО «Точка».
Результаты работы: практическим результатом работы стал разработанный интеллектуальный агент, который эффективно обходит граф клиентских связей и с помощью методов машинного обучения определяет возможность попадания клиента в ЧС ЦБ (черный список Центрального банка РФ).
Магистерская диссертация выполнена на: 70 страницах, содержит 5 таблиц, 15 рисунков, 14 формул, 32 использованных источников.
Ключевые слова: ГРАФ, КЛИЕНТСКИЕ СВЯЗИ, АЛГОРИТМЫ НА ГРАФАХ, АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ЗАДАЧА КЛАССИФИКАЦИИ, ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ.
Актуальность темы обусловлена потребностью АО «Точка» в построении оптимальных алгоритмов для анализа связей в клиентских графах.
Цель работы – автоматизация анализа клиентских связей с помощью агентно-ориентированного подхода и методов машинного обучения.
Объект исследования: граф клиентских связей
Для решения поставленной цели были решены следующие задачи:
- изучить агентно-ориентированный подход в программировании;
- изучить основные алгоритмы на графах;
- изучить виды многокритериальной оптимизации и эволюционные алгоритмы;
- выбрать БД, в которой будут храниться данные, библиотеку для хранения графовой структуры;
- продемонстрировать процесс построения оптимального алгоритма для анализа клиентских связей.
Данные предоставлены банком АО «Точка».
Результаты работы: практическим результатом работы стал разработанный интеллектуальный агент, который эффективно обходит граф клиентских связей и с помощью методов машинного обучения определяет возможность попадания клиента в ЧС ЦБ (черный список Центрального банка РФ).