Прогнозування схильності до інтернет залежності методами Data Science

Simple item page
dc.contributor.advisorІщук, Ярослава Володимирівна
dc.contributor.authorВасиленко, Денис Павлович
dc.contributor.authorVasylenko, Denys
dc.date.accessioned2025-02-06T12:08:16Z
dc.date.available2025-02-06T12:08:16Z
dc.date.issued2024-12-19
dc.description.abstractУ дослідженні розглянуто інтернет-залежність як сучасний поведінковий розлад, що впливає на психічне здоров’я та соціальну адаптацію, особливо серед дітей і підлітків. Метою роботи є розробка прогнозної моделі для виявлення схильності до інтернет-залежності за допомогою методів машинного навчання, таких як LightGBM, XGBoost і CatBoost. Застосовано сучасні методи обробки даних, включаючи автоенкодери та агрегацію часових рядів. Робота має теоретичне і практичне значення, спрямоване на профілактику та раннє виявлення залежності для покращення якості життя. The study examines internet addiction as a contemporary behavioral disorder affecting mental health and social adaptation, particularly among children and adolescents. The aim is to develop a predictive model to identify susceptibility to internet addiction using machine learning methods such as LightGBM, XGBoost, and CatBoost. Advanced data processing techniques, including autoencoders and time series aggregation, were utilized. The work holds theoretical and practical significance, focusing on prevention and early detection of addiction to improve quality of life.
dc.identifier.citationВасиленко Д. П. Прогнозування схильності до інтернет залежності методами Data Science : магістер. диплом. робота : 051, Економіка / Василенко Денис Павлович ; наук. керівник Іщук Я. В. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. математ. моделювання та статистики. – Київ, 2024. – 95 с.
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/48564
dc.language.isouk
dc.publisherКиївський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
dc.subjectінтернет-залежність
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectData Science
dc.subjectградієнтний бустинг
dc.subjectLightGBM
dc.subjectXGBoost
dc.subjectCatBoost автоенкодер
dc.subjectчасові ряди
dc.subjectfeature engineering
dc.subjectсоціальні фактори
dc.subjectповедінкові розлади
dc.subjectкогнітивно-поведінкова терапія
dc.subjectinternet addiction
dc.subjectforecasting
dc.subjectmachine learning
dc.subjectgradient boosting
dc.subjectCatBoost autoencoder
dc.subjecttime series
dc.subjectsocial factors
dc.subjectbehavioral disorders
dc.subjectcognitive-behavioral therapy
dc.titleПрогнозування схильності до інтернет залежності методами Data Science
dc.title.alternativeForecasting propensity for Internet addiction using Data Science methods
dc.typeOther
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Vasylenko_Denys_051_24.pdf
Size:
2.67 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
2024 рік