Авторы

Задача анализа эмоциональной окраски текстов в банковской деятельности

В работе излагается авторский подход к решению задачи анализа тональности русскоязычных сообщений в сети Интернет о деятельности банков. Материалами исследования выступают отзывы клиентов о банках в целом, о продуктах, сервисах и качестве обслуживания, размещенные на портале Банки.ру. В работе задача анализа тональности текстов рассматривается как задача бинарной классификации на множестве позитивных и негативных отзывов. Для представления собранных и предварительно обработанных текстов использовалась векторная модель со схемой взвешивания tf-idf. Поиск решения задачи бинарной классификации осуществлялся следующими алгоритмами с подбором оптимальных параметров на сетке: наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, логистическая регрессия, случайный лес и градиентный бустинг. Для оценки качества решения задачи классификации применялись стандартные статистические метрики – точность, полнота и F-мера. По указанным метрикам наилучшие результаты получены на классификационной модели, построенной с помощью метода опорных векторов. С целью выделения наиболее характерных тем сообщений клиентов рассматривалась также задача тематического моделирования текстов. Для ее решения применялся метод латентного размещения Дирихле. В результате установлено, что наиболее популярными темами сообщений являются «Карты» и «Качество облуживания». Полученные результаты работы могут использоваться в деятельности банка для автоматизации мониторинга его репутации в медиапространстве и при маршрутизации клиентских запросов по решению различных проблем. При решении задач активно применялись возможности языка программирования Python, а именно библиотеки для веб-скрейпинга, машинного обучения, обработки естественного языка. Читать дальше...

Построение математической модели системы поддержки принятия решений в области ценообразования для электронной коммерции

Данная работа посвящена исследованию вопросов определения ценообразования для получения максимальной прибыли при продаже товаров, имеющих постоянную закупочную цену у производителей товаров или на складах хранения товаров, которые напрямую ведут отпуск товаров организациям и предприятиям, осуществляющим их продажу непосредственно потребителям. Варьированием цены продаж устанавливается зависимость интенсивности продаж за единицу времени от уровня наценки по отношению к закупочной цене для каждого вида покупаемых товаров. Конкретно рассмотрен случай линейной аппроксимации этой зависимости, который, как правило, реализуется при более эластичном либо при менее эластичном спросе на товары на интервалах спроса при их продаже через интернет-площадки и в розничных магазинах. Для более сложных аппроксимаций квадратичными и кубическими функциями функции спроса предлагаемый подход определения цен, основанный на поиске точек экстремума функций дохода и прибыли для каждого товара, не теряет своей общности. За единицу времени находятся: вид функции маржи; вид функции максимальной прибыли в зависимости от переменной величины – уровня наценки в цене продажи конкретного вида товара; вид функции максимального дохода (выручки) в зависимости от цены продажи конкретного вида товара. Определяются точки экстремума полученных функций. Доказаны теоремы о том, что определяемые точки экстремума являются точками максимума исследуемых функций, когда достигаются или максимальные доходы, или максимальная прибыль при продаже товаров их потребителям. Все общие величины данных функций находятся суммированием этих функций по всему множеству видов реализованных товаров за весь период продаж. Полученная информация используется для практической реализации стратегии эффективных продаж, обеспечивающей максимальные прибыли компаниям и фирмам, специализирующимся на продажах прямо потребителям покупаемых товаров. Предложен и теоретически обоснован прикладной методический подход к организации продаж товаров, обеспечивающий максимальную прибыль от продаж в области эластичного спроса, аппроксимируемого линейной функцией, при постоянной закупочной цене на товары. Читать дальше...