Дослідження моделі штучного інтелекту для прогнозування поведінки користувачів у цифрових системах

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота присвячена дослідженню, розробці та експериментальній валідації моделі штучного інтелекту для прогнозування поведінки користувачів у цифрових системах. З цифровою трансформацією сучасного суспільства поведінка користувачів стала ключовим фактором успіху для інформаційних сервісів, маркетингових платформ та систем аналізу даних. Водночас, динамічність та непередбачуваність поведінкових процесів вимагають використання нових інтелектуальних інструментів, які можуть автоматично виявляти закономірності, прогнозувати майбутню поведінку користувачів та підтримувати управлінські рішення. Метою роботи є створення адаптивної моделі штучного інтелекту на основі даних про активність користувачів, яка точно прогнозує їхню поведінку та забезпечує ефективний розподіл цифрових взаємодій. Перший розділ містить комплексний теоретичний аналіз поведінки користувачів у цифрових середовищах, досліджуючи складність цього явища, яке інтегрує технологічні, соціальні, психологічні та інформаційні фактори. На основі структурованого підходу дослідження описує етапи побудови моделі поведінки, механізми взаємодії користувачів з інформаційними системами та класифікацію реакцій на цифрові стимули. Крім того, наголошується на ролі цифрових платформ як джерел поведінкових даних та механізмів реального часу, що формують основу для побудови прогностичних моделей. Розділ також зосереджується на етичних, безпекових та прозорих питаннях використання персональної інформації, які мають вирішальне значення для розвитку сучасних систем штучного інтелекту [1-3]. У другому розділі аналізуються теоретичні та практичні аспекти розробки ШІ, його класифікація та основні методології. У ньому детально розглядаються принципи алгоритмів класифікації, ансамблевих методів, нейронних мереж та методів опорних векторів для прогнозування складних моделей поведінки. Також описано переваги та недоліки кожного методу, а також їхню застосовність до великих наборів даних та динамічних поведінкових процесів. У цьому розділі наголошується на важливості забезпечення інтерпретованих результатів та відповідального використання технологій ШІ в сферах, що стосуються персональних даних користувачів. У третьому розділі розглядається проблема прогнозування поведінки користувачів та детально описується, як побудувати модель. У четвертому розділі представлені результати практичного дослідження ефективності розробленої моделі. У дослідженні протестовано три алгоритми машинного навчання: випадковий ліс, метод опорних векторів та штучну нейронну мережу. Порівняльний аналіз показав, що моделі випадкового лісу та нейронної мережі досягли найвищої точності, що демонструє високу застосовність комбінованого підходу до прогнозування поведінки користувачів. Аналіз важливості ознак показав, що історія відповідей користувача, рівень активності та частота взаємодії були вирішальними факторами. Комплексний часовий аналіз виявив стабільні моделі поведінки, що забезпечило основу для розрізнення груп користувачів з різними часовими уподобаннями (ранок та вечір). Незалежне

тестування підтвердило стабільність цих моделей та продемонструвало потенціал використання часових ознак як фундаментального інструменту для персоналізованих цифрових стратегій. Розроблена модель продемонструвала високу прогностичну точність, адаптивність та економічну ефективність, оскільки персоналізуючи контент та час комунікації, вона може зменшити витрати на інформацію та підвищити ефективність маркетингових кампаній [4-9]. Проведене дослідження розширює наукове розуміння механізмів поведінки користувачів у цифрових екосистемах, інтегруючи методи соціології, інформатики та математики. Практично, дослідження пропонує комплексний підхід до створення адаптивних прогностичних моделей, які можна застосовувати в таких галузях, як електронна комерція, цифровий маркетинг, онлайн-освіта та управління користувацьким досвідом. Загалом, результати демонструють, що розроблена модель штучного інтелекту є ефективним інструментом для прогнозування поведінки користувачів та підтримки прийняття рішень у цифрових системах. Вона забезпечує баланс між точністю, інтерпретованістю та етичним використанням даних. Подальші дослідження можуть бути зосереджені на вдосконаленні гібридних моделей, врахуванні контекстуальних факторів та створенні систем реального часу для прогнозування та адаптації цифрових взаємодій. Об’єкт дослідження – Поведінка користувачів у цифрових системах. Сфера дослідження – Застосування штучного інтелекту для аналізу та прогнозування поведінки користувачів у цифрових середовищах. Мета дослідження: Дослідження моделі штучного інтелекту з метою прогнозування поведінки користувачів у цифрових системах та підтримки ефективних управлінських рішень.The master’s thesis is devoted to the research, development, and experimental validation of an artificial intelligence model designed to predict user behavior in digital systems. With the ongoing digital transformation of modern society, user behavior has become a key success factor for information services, marketing platforms, and data analytics systems. At the same time, the dynamic and unpredictable nature of behavioral processes requires the use of advanced intelligent tools capable of automatically

identifying patterns, predicting future user actions, and supporting managerial decision- making. The aim of the research is to develop an adaptive artificial intelligence model

based on user activity data that can accurately forecast behavior and ensure efficient allocation of digital interactions. The first chapter provides a comprehensive theoretical analysis of user behavior in digital environments, emphasizing the complexity of this phenomenon, which integrates technological, social, psychological, and informational factors. Using a structured approach, the study describes the stages of behavioral model formation, mechanisms of user interaction with information systems, and classification of responses to digital stimuli.

Moreover, it highlights the role of digital platforms as sources of behavioral data and real- time mechanisms that form the basis for predictive modeling. The chapter also focuses on

ethical, security, and transparency issues related to the use of personal information, which are crucial for the development of modern artificial intelligence systems [1–3]. The second chapter analyzes the theoretical and practical aspects of artificial intelligence development, its classification, and key methodologies. It provides a detailed examination of the principles of classification algorithms, ensemble methods, neural networks, and support vector machines applied to the prediction of complex behavioral models. The advantages and limitations of each method are discussed, along with their applicability to large datasets and dynamic behavioral processes. The chapter emphasizes the importance of ensuring interpretability of model outputs and the responsible use of AI technologies in domains that involve personal user data. The third chapter addresses the formulation of the user behavior prediction problem and presents a detailed description of the model construction process, including data preparation, feature selection, training, and parameter optimization. The methodological framework includes defining the target function, determining behavioral attributes, and establishing evaluation metrics to assess predictive accuracy. The fourth chapter presents the results of the experimental evaluation of the developed model. Three machine learning algorithms were tested: Random Forest, Support Vector Machine, and Artificial Neural Network. Comparative analysis demonstrated that the Random Forest and Neural Network models achieved the highest accuracy, confirming the efficiency of a hybrid approach to user behavior prediction. Feature importance analysis revealed that user response history, activity level, and interaction frequency were the most influential predictors. A comprehensive temporal analysis identified stable behavioral patterns that enabled the segmentation of users with distinct temporal preferences (morning and evening activity). Independent testing confirmed the persistence of these behavioral patterns and demonstrated the potential of using temporal features as a

foundational tool for personalized digital strategies. The developed model exhibited high predictive accuracy, adaptability, and cost-efficiency, showing that personalized timing and content of communication can reduce information expenses and enhance marketing effectiveness [4–9]. The conducted research expands the scientific understanding of user behavior mechanisms within digital ecosystems by integrating methods from sociology, informatics, and mathematics. From a practical standpoint, it proposes a comprehensive approach to building adaptive predictive models that can be implemented in domains such as e-commerce, digital marketing, online education, and user experience management. Overall, the results demonstrate that the developed artificial intelligence model serves as an effective instrument for predicting user behavior and supporting decision-making in digital systems. It maintains a balance between accuracy, interpretability, and ethical use of data. Future research may focus on enhancing hybrid modeling approaches, incorporating contextual factors, and developing real-time adaptive systems for dynamic prediction and interaction optimization. Study object - User behavior in digital systems. Scope of research - Application of artificial intelligence for analyzing and predicting user behavior in digital environments. Goal of research - Investigation of an artificial intelligence model with the aim of predicting user behavior in digital systems and supporting effective managerial decisions. The study examines the design, implementation, and validation of an artificial intelligence model for predicting user behavior in digital systems. Integrating machine learning, behavioral analytics, and temporal pattern recognition, the model demonstrates high predictive accuracy and adaptability. It enhances personalization, optimizes user interaction, and supports data-driven decision-making in modern digital ecosystems. The results confirm its effectiveness for intelligent automation and behavioral forecasting.