Продолжительность: 5 месяцев Внедрена система, которая ранжирует клиентов, делая прогнозы, важные для бизнес-действий, такие как переход с бесплатных на премиум-аккаунты, суммы платежей за премиум-аккаунты и вероятность того, что человек перестанет пользоваться услугой. Система обучена на базе данных учетных записей пользователей и последовательности действий пользователей на сервисе. После того, как новые пользовательские данные предоставлены системе, создается рейтинг, основанный на прогнозируемых будущих действиях. Мы использовали следующие техники: – конструирование признаков для машинного обучения; – случайные модели деревьев решений; – «мешок слов» как модель действий пользователя.