Анализ применимости методов прогнозирования в системе выбора персонализированных предложений путем аналитического моделирования

Актуальность исследования обоснована частым возникновением необходимости решения задач выбора персонализированных предложений в информационных системах и множеством возможных методов машинного обучения, среди которых необходимо выбрать наиболее подходящий. Цель данного исследования - моделирование системы выбора персонализированных предложений как системы массового обслуживания для оценки затрат на оборудование при использовании каждого из методов, необходимых для обслуживания требуемой доли заявок за заданный лимит времени. При этом решается задача оценки минимального количества обслуживающих устройств (серверов подбора), необходимых для обеспечения работы системы на заданном уровне. В работе показано, что систему можно описать многоканальной системой массового обслуживания без отказов. Произведен расчет функции распределения времени пребывания заявки в системе (время обслуживания плюс время ожидания в очереди), так как в литературе для подобных систем описана только функция распределения времени ожидания в очереди. Приведены преобразования выражения вероятности ожидания в системе, решающие проблему переполнения при программной реализации вычисления данного выражения. В заключительной части в качестве примера произведено моделирование системы по заданным параметрам, сделана оценка минимального количества обслуживающих устройств для обеспечения заданного времени ответа системы. По полученным данным можно принять решение о целесообразности применения того или иного метода прогнозирования частоты кликов пользователя или ранжирования.