Баттл твипов - Создание предиктивных - против - Парсинг ВКонтакте

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных

Предлагаю сбор целевой аудитории в социальной сети Вконтакте (без собачек и ботов). Настраиваемые фильтры:

1. Пол
2. Возраст
3. Страна, Город
4. По количеству подписчиков
5. По количеству друзей
6. По Количеству постов на стене
7. Семейное положение
8. Когда пользователь последний раз был online
9. Без сбора удалённых и заблокированных пользователей
10. Без сбора тех, у кого нет аватарки

Как показывает практика из полумиллиона собранных аккаунтов, активных только 7 - 13 тыс.

Парсер участников сообществ.

Парсинг фотографий с группы, сообщества, страницы.

Данные отдаю в файле txt, xls на ваш выбор.

Стоимость одного спарсенного контакта 0,10 копеек.