Разработка платформы интеллектуального сегментирования пользователей и ретаргетинга цифровой рекламы на базе обработки и анализа больших данных (Big Data) WiFi-сенсоров с применением глубоких нейросетей

Целью работы является разработка Платформы интеллектуального сегментирования пользователей и ретаргетинга цифровой рекламы на базе обработки и анализа больших данных (Big Data) WiFi-сенсоров с применением глубоких нейросетей, которые позволят увеличить эффективность онлайн-рекламы на 20% в сравнении с эталонными значениями.Основным объектом исследования является применение технологии «глубокого обучения» для решения задач поиска и распознавания приоритетных целевых аудиторных сегментов на основе информации по MAC-адресам от широкого круга WiFi устройств (телефоны, планшеты, ноутбуки и т.п.) в публичных WiFi-сетях с целью проведения ретаргетинга цифровой рекламы и управления рекламными показами основе выделенных сегментов.Методами исследования являются: разрабатываемые в ходе НИОКР оригинальные алгоритмы дерандомизации и активного трекинга MAC-адресов абонентских устройств WiFi-сетях, коллаборативная фильтрация, корреляционный анализ, симуляционный анализ для оценки латентных факторов и оптимизации разрабатываемого алгоритма, построение оптимальной композиции ряда моделей глубинного машинного обучения, а также, методов нелинейного регрессионного анализа (решающие деревья, random forests, методы опорных векторов с нелинейным ядро).Актуальность работы заключается в высокой потребности владельцев офлайн-бизнеса (магазины, кафе, рестораны, торговые центры, салоны красоты и др.) в повышении продаж за счет привлечения новых клиентов и повышения показателей возврата текущих клиентов за счет использования больших данных для построения интеллектуальных сегментов с целью дальнейшей демонстрации данной аудитории онлайн-рекламы.По итогам выполнения НИОКР были получены следующие результаты:- Исследованы методы сбора и состава Wi-Fi данных для задачи построения интеллектуальных сегментов;- Разработаны алгоритмы сбора Wi-Fi данных;- Разработаны агентские модули;- Разработаны модули интеграции с рекламными площадками;- Разработан пользовательский интерфейс платформы;- Развернута сетевая инфраструктура тестовых зон сбора данных;- Разработана программа и методика испытаний платформы- Разработан алгоритм построения интеллектуальных сегментов в WiFi-данных на базе глубинного машинного обучения;- Разработаны облачные модули;- Разработаны инфраструктурные сервисы уровня облака;- Произведена интеграция пользовательского интерфейса и серверного приложения платформы;- Разработана документации платформы;- Проведены испытания платформы;- Проведена доработка платформы по результатам испытаний;- Произведена доработка документации платформы по результатам испытаний.Практическими областями применения результатов выполнения НИОКР, которые будут получены после завершения ее второго этапа, будет являться использование разработанной платформы в следующих областях:- Гео-аналитика;- Персонализация;- Онлайн-реклама;- Создание новых рекламных возможностей - высокотаргетированных рекламных сегментов для малого и среднего бизнеса.Практическая значимость результатов выполнения работ для владельцев офлайн-бизнеса (магазины, кафе, рестораны, торговые центры, салоны красоты и др.) заключается в возможности повышения продаж за счет привлечения новых клиентов и повышения показателей возврата текущих клиентов за счет использования больших данных для построения интеллектуальных сегментов с целью дальнейшей демонстрации данной аудитории онлайн-рекламы.Результаты НИОКР признаем успешными. Работы выполнены в срок и в соответствии с техническим заданием.Дальнейшим направлением работ, которые будут выполнены после завершения НИОКР будут являться:- Дальнейшее развитие исследование возможностей повышения эффективности работы алгоритма построения интеллектуальных сегментов в WiFi-данных на базе глубинного машинного обучения с целью повышения эффективности его работы;- Разработка модулей интеграции с дополнительными рекламными площадками;- Коммерческая эксплуатация платформы и развитие ее функционала на основе анализа запросов от пользователей включая: - Функциональные возможности Платформы; - Интеграционные механизмы; - Пользовательский интерфейс платформы, в частности, запланирована разработка пользовательского интерфейса, адаптированного для мобильных устройств.