1. Компьютерно-реализуемый способ прогнозирования действий посетителя сайта с помощью, по меньшей мере, двух моделей машинного обучения (ММО), содержащий этапы, на которых: - осуществляют идентификацию посетителя сайта с помощью цифрового отпечатка устройства; - собирают статистику действий посетителя, привязанную к цифровому отпечатку устройства, и на протяжении всего сеанса посещения сайта фиксируют события, происходившие во время определенного периода работы посетителя с сайтом; - накапливают заранее заданное количество сеансов работы данного пользователя; - обучают первую ММО на собранной статистике и на зафиксированных событиях на сайте, причем: при обучении на вход первой ММО итеративно подается массив данных, содержащий собранную статистику действий посетителя и зафиксированные события на сайте, к массиву данных привязан соответствующий цифровой отпечаток устройства посетителя, причем первая ММО состоит из пакета слоев, содержащего: а) слой балансировки, который, исходя из значения полученного цифрового отпечатка, передает массив данных на слой индивидуальных моделей и на общую модель; б) слой индивидуальных моделей, в котором выделены отдельные участки – индивидуальные модели, обрабатывающие полученный массив данных, соответствующий привязанному цифровому отпечатку; в нем же находится общая модель, осуществляющая обработку массивов данных, привязанных ко всем цифровым отпечаткам, при этом выделение индивидуальной для посетителя модели позволяет предсказывать его поведение, если действия, совершаемые им в общей массе посетителей редки, и его поведение отличается от поведения остальных посетителей; • индивидуальные модели, обрабатывающие массив данных, связанный с одним цифровым отпечатком, могут быть объединены, по меньшей мере, из двух моделей в одну, обрабатывающую данные, соответствующие нескольким цифровым отпечаткам; • объединенная индивидуальная модель участвует в последующих шагах обучения первой ММО и обрабатывает массив данных, соответствующий нескольким цифровым отпечаткам, модели которых были объединены; • при этом на слой балансировки передается список цифровых отпечатков объединенных моделей для осуществления балансировки, после чего со слоя балансировки на последующий слой объединения передаются массивы цифровых данных одной размерности от индивидуальной и от общей моделей; в) слой объединения, который осуществляет сравнение цифровых значений полученных двух массивов одной размерности и выбирает или среднее значение, или максимальное, или одно из них случайным образом, после чего данные отправляются на следующий слой общей модели, привязанные к цифровому отпечатку данных, которые поступили на вход в данный пакет слоев первой ММО; на выходе первой ММО в процессе обучения получают цифровой массив данных с привязанным значением цифрового отпечатка, который является предсказанием следующего действия посетителя сайта, данное предсказание сравнивается с фактическими собранными данными о посетителе для оценки корректности предсказания; после выполнения первой ММО всего цикла обучения она останавливается, ее веса сохраняются для пересоздания на основе этих данных второй ММО; - вторая ММО осуществляет обработку поступающих массивов данных с сайта и имеет архитектуру, аналогичную первой модели, в заданный период времени вторая ММО пересоздается с использованием весов нейронов, полученных первой ММО в результате обучения, и прогнозирует будущие действия посетителя сайта на основе полученного массива данных, причем: слой балансировки, исходя из значения полученного цифрового отпечатка, передает полученный массив данных на индивидуальную модель, соответствующую цифровому отпечатку, и на общую модель, если данного отпечатка не было на этапе обучения, только на общую модель; слой индивидуальных моделей обрабатывает поступающий массив данных так же, как и при обучении первой ММО, полученный массив данных обрабатывает как индивидуальная модель, так и общая, если цифровой отпечаток не встречался во время обучения, то обработку осуществляет общая модель; слой объединения обрабатывает полученные данные от индивидуальной и общей модели или только от общей модели и передает их на следующий слой; если данные идут только от общей модели, то они без изменений передаются на следующий слой, если данные идут от индивидуальной и общей модели, то они объединяются аналогично объединению на этапе обучения первой ММО; на выходе второй ММО получают цифровой массив данных с привязанным значением цифрового отпечатка, этот массив является предсказанием следующего действия посетителя сайта. 2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что события включают в себя, по меньшей мере, одно из: • тип действий пользователя на сайте, • дату/время события, • взаимодействие с визуальными элементами на странице, • переходы по страницам, • прокрутка страницы. 3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что статистика включает в себя, по меньшей мере, следующую информацию: дату/время, когда посетитель зашел на сайт, в течение какого времени взаимодействовал с ним, период неактивности на сайте, дату/время, когда посетитель снова стал использовать сайт.
Спасибо! Мы перезвоним вам в ближайшее время!