Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης στην ανάλυση και πρόβλεψη συμπεριφοράς χρηστών στο διαδίκτυο

Abstract

Η παρούσα πτυχιακή εργασία εξετάζει τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την ανάλυση και πρόβλεψη συμπεριφοράς χρηστών στο διαδίκτυο. Εστιάζει στη συλλογή, επεξεργασία και ανάλυση των δεδομένων των χρηστών, με στόχο την κατανόηση των διαδικτυακών προτιμήσεων τους και τη βελτιστοποίηση της ψηφιακής τους εμπειρίας. Η διαρκώς αυξανόμενη ενασχόληση και χρήση των διαδικτυακών υπηρεσιών, δημιουργεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων, η ανάλυση των οποίων προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες για τις ανάγκες και τις συνήθειες των χρηστών, βελτιώνοντας με αυτόν τον τρόπο τη συνολική εμπειρία τους. Η μελέτη επικεντρώνεται στη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για το σκοπό αυτό, παρουσιάζοντας διάφορα μοντέλα πρόβλεψης και αξιολογώντας τα πλεονεκτήματα και τους περιορισμούς τους, καθώς διερευνάται διεξοδικά η εφαρμογή αλγορίθμων εποπτευόμενης, μη εποπτευόμενης και ενισχυτικής μάθησης. Τα αποτελέσματα υποδεικνύουν ότι οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης μπορούν να βελτιώσουν σε μεγάλο βαθμό την εξατομίκευση περιεχομένου και την αλληλεπίδραση των χρηστών συμβάλλοντας στη βελτιστοποίηση επιχειρηματικών στρατηγικών και στη διαμόρφωση εξατομικευμένων εμπειριών, όμως συνέχουν και αρκετούς περιορισμούς που πρέπει να αντιμετωπίσουν για τη μέγιστη και ηθική αποδοτικότητά τους.