<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Системний аналізу поведінки користувачів на різних ігрових платформах за допомогою методів машинного навчання

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Робота присвячена розвідувальному аналізу даних та кластеризації поведінки користувачів на ігрових платформах (Steam, PlayStation, Xbox) із застосуванням методів машинного навчання. Було проведено аналіз набору даних Kaggle «Gaming Profiles 2025» та визначено основні поведінкові ознаки користувачів.
The paper is devoted to exploratory data analysis and clustering of user behavior on gaming platforms (Steam, PlayStation, Xbox) using machine learning methods. The Kaggle dataset "Gaming Profiles 2025" was analyzed and the main behavioral features of users were identified.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8163-57-0

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Хащеватський О. В., Козачко О. М. Системний аналізу поведінки користувачів на різних ігрових платформах за допомогою методів машинного навчання // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25707.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. Kruglov, Artyom. Gaming Profiles 2025: Steam, PlayStation, Xbox. Kaggle Dataset. URL: https://www.kaggle.com/datasets/artyomkruglov/gaming-profiles-2025-steam-playstation-xbox
  2. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 28252830, 2011. URL: https://scikit-learn.org/stable/
  3. Facebook Prophet Documentation.URL: https://facebook.github.io/prophet/
  4. Matplotlib Pyplot Documentation.URL: https://matplotlib.org/stable/api/pyplot_api.html