Предсказание вероятности клика на событие с использованием методов машинного обучения

Написать диплом по теме «Предсказание вероятности клика на событие с использованием методов машинного обучения»

Если вы пишете ВКР по теме «Предсказание вероятности клика на событие с использованием методов машинного обучения» в ВШЭ по направлению 09.03.02 «Прикладная информатика», эта статья — ваш практический гид. Здесь вы найдёте: структуру работы, примеры кода на Python, чек-листы по ГОСТ, типичные ошибки студентов и реальные источники. Всё, что нужно для защиты с оценкой «отлично» — даже если не будете обращаться за помощью.

Нужен разбор вашей темы Предсказание вероятности клика на событие с использованием методов машинного обучения? Получите бесплатную консультацию: @Diplomit | +7 (987) 915-99-32 (WhatsApp)

Актуальность темы

Компании теряют до 30% рекламного бюджета из-за неэффективного таргетирования (исследование eMarketer, 2024). Предсказание кликов (CTR prediction) решает эту проблему — оно позволяет показывать объявления тем пользователям, которые с наибольшей вероятностью перейдут.

В ВШЭ на кафедре Прикладной информатики всё чаще выбирают темы, связанные с ML в digital-маркетинге. Почему? Потому что:

• Данные доступны (например, Avazu CTR Prediction на Kaggle — 40 млн событий)
• Можно применить современные алгоритмы: XGBoost, CatBoost, DeepFM
• Эффект измерим: повышение CTR на 15–25% — реальный результат

По практике: студенты, использующие реальные датасеты и сравнивающие модели, получают более высокие оценки. Абстрактные модели без данных — частая причина замечаний.

Цель и задачи

Цель исследования: Разработка модели машинного обучения для предсказания вероятности клика на рекламное событие на основе исторических данных пользователя.

Задачи:

1. Проанализировать существующие подходы к CTR-предсказанию (логистическая регрессия, факторизационные машины, нейросети)
2. Выбрать и подготовить датасет (очистка, кодирование категориальных признаков, балансировка)
3. Разработать и обучить модель на основе CatBoost
4. Оценить качество модели (AUC-ROC, LogLoss, Precision@K)
5. Рассчитать экономическую эффективность внедрения в digital-агентство

Задачи соответствуют методичке ВШЭ по Прикладная информатика: от анализа до экономики. Каждая задача — основа для главы.

Объект и предмет исследования

• Объект: Digital-агентство, занимающееся контекстной рекламой (например, на Яндекс.Директ)
• Предмет: Процесс таргетирования рекламных объявлений с использованием ML-моделей

Рекомендуемая структура дипломной работы

Пример введения для ВШЭ

С ростом объёмов digital-рекламы повышается конкуренция за внимание пользователя. Средний CTR по контекстной рекламе в Рунете — 1.8% (данные Яндекс.Бизнес, 2024). Это означает, что 98 из 100 показов не приносят переходов. Автоматизация предсказания кликов позволяет снизить стоимость привлечения клиента (CPC) и повысить ROI кампаний.

Целью выпускной квалификационной работы является разработка модели машинного обучения для предсказания вероятности клика на рекламное событие. Объект исследования — digital-агентство «Промо-Линк», оказывающее услуги по настройке рекламы. Предмет — алгоритмы предсказания CTR на основе поведенческих данных пользователей.

В работе используются методы анализа, синтеза, математического моделирования и статистической обработки данных. Информационная база включает открытые датасеты, научные статьи из eLibrary и официальную документацию библиотек Python.

Как написать заключение по Прикладная информатика

В ходе исследования была разработана модель предсказания кликов на основе алгоритма CatBoost. Модель показала AUC-ROC = 0.783 на тестовой выборке, что на 12% выше базовой логистической регрессии. Это позволяет агентству сократить расходы на показы нерелевантной рекламы.

Расчёт экономической эффективности показал срок окупаемости системы — 5.7 месяцев при внедрении в digital-агентство с бюджетом 2 млн руб./мес. Рекомендуется использовать модель в A/B-тестировании для дальнейшей оптимизации.

Требования к списку литературы ВШЭ

Список оформляется по ГОСТ Р 7.0.100-2018. Обязательно включить:

• Не менее 20 источников
• 10% — за последние 2 года
• Государственные стандарты (ГОСТ 34.602-2020)
• Иностранные источники (минимум 3)

Примеры проверенных источников:

1. ГОСТ Р 7.0.100-2018. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. https://docs.cntd.ru/document/1200155575
2. Cheng, H. et al. (2016). Wide & Deep Learning for Recommender Systems. arXiv:1606.07792
3. Руководство ВШЭ по оформлению ВКР. https://www.hse.ru/graduates/bachelor

⚠️ Типичные ошибки при написании Предсказание вероятности клика на событие с использованием методов машинного обучения

Уникальный пример: код модели CatBoost

Вот фрагмент, который можно включить в приложение:

import pandas as pd
from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('train.csv', nrows=100000)
X = data.drop('click', axis=1)
y = data['click']

# Разделение
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Обучение
model = CatBoostClassifier(iterations=100, eval_metric='AUC', verbose=False)
model.fit(X_train, y_train, cat_features=['site_id', 'device_type'])

# Оценка
preds = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
print(f'AUC-ROC: {roc_auc_score(y_test, preds):.3f}')
  

✅ Чек-лист перед защитой Предсказание вероятности клика на событие с использованием методов машинного обучения

Вопросы, которые часто задают студенты

Можно ли использовать готовые решения в ВКР?

Да, но с оговоркой. Например, вы можете взять модель с Kaggle, но должны адаптировать её: изменить архитектуру, добавить новые признаки, провести сравнительный анализ. Простое копирование — риск провала на защите. Научрук ищет ваш вклад.

Сколько страниц должна быть практическая часть?

Рекомендуемый объём — 40–60 страниц. Включая: схемы, код, графики, пояснения к алгоритмам. В ВШЭ акцент на реализации, поэтому чем больше деталей — тем лучше. Но не «распыляйтесь»: фокус на ключевых модулях.

Можно ли использовать open-source решения?

Можно и нужно. Например, CatBoost, XGBoost, LightFM — всё это open-source. Главное — объяснить, почему вы выбрали именно эту библиотеку, и показать результаты её применения на ваших данных.