Analýza a predikce chování uživatelů na aukčních webech

Abstract

Cílem této práce bylo analyzovat chování uživatelů na aukčních webech a predikovat konečnou cenu aukcí. Použitá data byla stažena ze stránek Aukro.cz pomocí nástroje TextMiningSuite. Návrh předzpracování dat, množin atributů (při kterých koncová cena dosahuje požadované hranice závislosti) a učících algoritmů byl následován implementační částí realizující zmíněný postup. Na konci práce byla určena množina atributů nejvíce ovliňující uživatele při příhozech. Dále byl nalezen nejlepší algoritmus (a jeho nastavení) predikující koncovou cenu aukce. Následovalo navržení možných kroků vedoucích ke zlepšení výsledků predikce.

The goal of this thesis was to analyze behavior of users on auction websites and to predict final prices of auctions. Used data was downloaded from Aukro.cz website by using TextMiningSuite util. Design of preprocessing, sets of atributes (which meet required level of dependency according to final price) and learning algorithms was followed by implementation realizing mentioned procedure. At the end of the thesis a set of the most user influential atributes was defined. Then the best auction final price predicting algorithm (and its settings) was found. This section was followed by suggestion of steps that may lead to improve results of predictions.