Архив статей журнала
В статье исследованы характеристики востребованности контента в сравнении с характеристиками вовлеченности в его потребление. Показано, что регрессионные модели востребованности обладают высокой прогнозирующей способностью, при этом прогнозирующая способность моделей вовлеченности крайне низка и достигает приемлемых значений только на высоко востребованных данных.
В статье представлены результаты разработки и реализации новых инструментов управления качеством. На основании имеющегося временного ряда данных о потреблении контента на канале одного из ведущих хостингов построена регрессионная модель, аппроксимирующая его поведение кубическим полиномом. После разбиения данных на несколько непересекающихся классов построена серия подобных регрессионных моделей. Показано, что ансамблирование частичных моделей приводит к существенному повышению прогнозирующей способности регрессионного анализа.
В статье проводится исследование возможности применения инструментария регрессионного анализа в решении задач мониторинга качества на примере анализа потребления электронного контента.