Мы предлагаем подход на основе кластеризации для построения интерпретируемых векторных представлений пользователей на основе географических характеристик, извлеченных из их истории транзакций. Результаты экспериментов показывают, что предложенный метод обеспечивает сравнимую (в некоторых случаях превосходящую) эффективность, при сохранении интерпретируемости признаков, для решения стандартных задач банковской сферы.
Глухов Г.И. (науч. рук. Шиков Е.Н.) СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ВЕКТОРНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ГЕОГРАФИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ИЗ ТРАНЗАКЦИОННЫХ ДАННЫХ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/10682