Classification of user consumption data-based consumer profiles using ai

Son yıllarda popülerliği önemli ölçüde artan Over-The-Top (OTT) platformları, tüketicilere çeşitli multimedya materyallerine erişim sağlıyor. Bu nedenle tüketici davranışını anlamak, platform sağlayıcıları ve reklamcılık için olmazsa olmaz hale geldi. Kullanıcıları düşük, orta veya yüksek olarak sınıflandırılabilecek tüketim oranlarına göre kategorize etmek için bu araştırma, Karar Ağacı (DT), Rastgele Orman (RF), Regresyon Algoritması, k-En Yakın Komşu (KNN), Bayes Algoritması (BA), Gradient Boosting (GB) ve XGBoost Sınıflandırıcı gibi makine öğrenimine (ML) dayalı bir kullanıcı tüketim kategorizasyon sisteminin oluşturulmasını öneriyor. Verileri kişiselleştirmek ve kümelemeye hazırlamak için araştırma, veri ön işleme tekniklerini kullanacak. Daha sonra, kullanıcının tüketim oranını tahmin etmede hangisinin en doğru olduğunu görmek için birkaç ML sınıflandırıcıyı değerlendirecek. Her algoritmanın sınırları araştırılacak ve sistem veri analitiği ve madenciliği yazılımlarıyla birleştirilecek. Kullanıcı tüketim alışkanlıklarını kategorize etmek için kullanışlı bir uygulama sunarak bu araştırma, ML alanını ilerletecek ve OTT platform sağlayıcıları, reklamverenler ve veri analitiği uzmanları için yararlı olabilir.