Добромаркетинг.рф — это платформа, разработанная с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) для подбора и объединения предприятий с целью проведения совместных мероприятий. Комплексный подход к применению различных алгоритмов машинного обучения (ML) и анализа данных лежит в основе работы платформы.

Рассмотрим основные AI-алгоритмы платформы:


1. Кластеризация (Clustering)

На платформе используется кластерный анализ для сегментирования данных о предприятиях и их целевой аудитории на основе общих признаков. Это позволяет сгруппировать субъекты хозяйствования и выделить тех, кто имеет наибольшую вероятность успешного сотрудничества. Среди применяемых методов кластеризации:

K-means: разделение данных на заранее заданное число кластеров, минимизирующее внутрикластерное расстояние.
Иерархическое кластерирование (Hierarchical Clustering): построение дерева кластеров, начиная с индивидуальных элементов и постепенно объединяя их в более крупные группы.
Эти подходы помогают выявить скрытые закономерности и подобрать подходящие коллаборации для совместной реализации проектов.


2. Рекомендательные системы (Recommendation Systems)

Рекомендательные системы помогают подбирать предприятия и формировать предложения по проведению мероприятий. Они основаны на двух ключевых методологиях:

Коллаборативная фильтрация (Collaborative Filtering): эта методика опирается на статистические данные. Если одно предприятие успешно участвовало в конкретном формате мероприятия, и был получен эффективный результат, аналогичным компаниям могут быть предложены похожие проекты.
Контентно-ориентированная рекомендация (Content-Based Recommendation): основываясь на анализе содержательных характеристик (информация о предприятии, его целевой аудитории, продуктах и услугах), платформа формирует предложения, сопоставляя контент с профилем пользователя.


3. Нейронные сети (Neural Networks)

В работе активно применяются нейронные сети для обработки сложных и многомерных данных, связанных с предприятиями, их целевой аудиторией и проведёнными мероприятиями. Нейросети решают такие задачи как:

- Прогнозирования успешности мероприятий на основе данных.
- Выявления наиболее перспективных стратегий для привлечения целевой аудитории.
- Генерирования инновационных идей для новых мероприятий на основе анализа успешных кейсов.


4. Глубокое обучение (Deep Learning)

Глубокие нейронные сети на используются для анализа огромных массивов данных, таких как тексты отзывов, описания мероприятий и прочие информационные ресурсы. Применение глубокого обучения охватывает:
Анализ текстов для понимания настроений и предпочтений целевой аудитории.
Персонализацию рекомендаций для предприятий на основе их поведения и предпочтений.


5. Методы классификации (Classification Methods)

Методы классификации на платформе применяются для отнесения объектов (предприятий, мероприятий) к определённым классам. Примеры используемых методов:
Логистическая регрессия (Logistic Regression): используется для бинарной классификации.
Деревья решений (Decision Trees): позволяют строить деревья решений для классификации объектов.
Метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM): применяется для построения гиперплоскостей, разделяющих классы в многомерном пространстве.


6. Метрики оценки эффективности (Performance Metrics)

Для оценки результативности проводимых мероприятий в алегоритмах платформы используются различные метрики, такие как:
Точность (Precision) и полнота (Recall): показывают качество рекомендаций.
F1 Score: объединённый показатель, учитывающий как точность, так и полноту.
ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic Curve): оценивает качество бинарной классификации.


7. Обратное распространение ошибок (Backpropagation)

Этот метод используется платформой для обучения нейронных сетей путём коррекции весов связей между нейронами на основе ошибки предсказания. Он позволяет обучать модель на основе реальных данных и непрерывно совершенствовать её производительность.