МОДЕЛЬ МАШИННОГО НАВЧАННЯ - ГЕНЕРАЦІЇ КОНТЕКСТНОЇ РЕКЛАМИ ДЛЯ НАВЧАЛЬНОГО ЗАКЛАДУ
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Кваліфікаційна робота зосереджена на розробці моделі машинного навчання для створення контекстної реклами навчального закладу із застосуваннямсучасних методів штучного інтелекту. У дослідженні оглянуто теоретичні основи персоналізації рекламних кампаній, здійснено аналіз актуальних моделей МН та NLP, а також окреслено значення штучного інтелекту у підвищенні дієвості цифрового маркетингу освітніх установ.
У роботі сформовано формальне формулювання завдання передбачення взаємодії користувача з рекламою (CTR/CR), висвітлено методи збору, доопрацювання та знеособлення даних, а також розроблено комплексний підхід до генерації рекламного вмісту. Запропонована модель охоплює гібридне поєднання асоціативних правил (Apriori) для виявлення патернів поведінки, алгоритмів градієнтного бустингу (XGBoost) для прогнозування клікабельності та генеративної моделі набазі GPT-5 для створення текстів рекламних оголошень. Додатково впроваджено механізми Reinforcement Learning (Multi-Armed Bandit) задля оптимізації демонстрацій у живому часі.
Розроблено архітектуру ML-системи, що базується на принципах MLOps, яка охоплює весь цикл обробки даних — від збору та створення ознак до розгортання моделі, моніторингу її продуктивності та автоматичного оновлення.
Експериментальні результати показують значне покращення ефективності контекстної реклами: CTR зріс з 2.1% до 6.2%, а F1-score класифікаційної моделі досяг 0.84. Якість текстів, згенерованих GPT-моделлю, підтверджена як автоматичними метриками (BLEU, ROUGE), так і оцінками експертів.
Практична цінність цієї роботи полягає в розробці адаптивної системи для генерації рекламних кампаній. Це дозволяє оптимізувати маркетингові витрати навчальних закладів, підвищити рівень персоналізації комунікації з абітурієнтами та відповідати сучасним вимогам конфіденційності, включаючи перехід до
середовища без cookie. / The work is focused on the development of a machine learning model for creating contextual advertising of an educational institution using modern methods of artificial intelligence. The study examines the theoretical foundations of personalization of advertising campaigns, analyzes current models of MN and NLP, and also outlines the importance of artificial intelligence in increasing the effectiveness of digital marketing of educational institutions.
The paper presents a formal formulation of the task of predicting user interaction with advertising (CTR/CR), highlighting the methods of data collection, refinement, and depersonalization, and also develops a comprehensive approach to generating advertising content. The proposed model covers a hybrid combination of associative rules (Apriori) for detecting behavior patterns, gradient boosting algorithms (XGBoost) for predicting clickability, and a GPT-5 generative model for creating ad texts. Additionally, Reinforcement Learning (Multi-Armed Bandit) mechanisms have been implemented to optimize live demonstrations.
An ML system architecture based on MLOps principles has been developed, which covers the entire cycle of data processing — from collecting and creating features to deploying the model, monitoring its performance, and automatic updating.
Experimental results show a significant improvement in the effectiveness of contextual advertising: CTR increased from 2.1% to 6.2%, and the F1-score classification model reached 0.84. The quality of the texts generated by the GPT model is confirmed by both automatic metrics (BLEU, ROUGE) and expert evaluations.
The practical value of this work lies in the development of an adaptive system for the generation of advertising campaigns. This allows you to optimize the marketing costs of educational institutions, increase the level of personalization of communication with applicants, and meet modern privacy requirements, including the transition to a cookie-free environment.
Description
Філічкін, Д. В. Модель машинного навчання - генерації контекстної реклами для навчального закладу = Machine learning model for generating contextual advertising for an educational institution : кваліфікаційна робота на здобуття другого ступеня вищої освіти «магістра» / Д. В. Філічкін; наук. к. д. ф.-м. н проф. В. С.
Песчаненко; Міністерство освіти і науки України; Херсонський держ. ун-т, ф-т комп’ютерних наук, фізики та математики, кафедра комп’ютерних наук та програмної інженерії. – Херсон – Івано-Франківськ : ХДУ, 2025. – 49 с.
Keywords
машинне навчання, контекстна реклама, штучний інтелект, XGBoost, GPT, асоціативні правила, персоналізація, MLOps, CTR, поколінна модель, machine learning, contextual advertising, artificial intelligence, associative rules, personalization, generational model.