<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">RUDN Journal of Engineering Research</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">RUDN Journal of Engineering Research</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">2312-8143</issn><issn publication-format="electronic">2312-8151</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">27253</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.22363/2312-8143-2021-22-1-16-22</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Articles</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Applicability analysis of prediction methods in the system for selection personalized offers by analytical modeling</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Анализ применимости методов прогнозирования в системе выбора персонализированных предложений путем аналитического моделирования</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="spin">1755-4017</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Fedorenko</surname><given-names>Yuriy S.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Федоренко</surname><given-names>Юрий Сергеевич</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="en"><p>Degree Seeker at the Department of Informatics and Control Systems, Faculty of Computer Science and Management Systems</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>соискатель, кафедра систем обработки информации и управления, факультет информатики и системы управления</p></bio><email>fedyura11235@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Bauman Moscow State Technical University (National Research University of Technology)</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2021-08-27" publication-format="electronic"><day>27</day><month>08</month><year>2021</year></pub-date><volume>22</volume><issue>1</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 22, NO1 (2021)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 22, №1 (2021)</issue-title><fpage>16</fpage><lpage>22</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2021-08-27"><day>27</day><month>08</month><year>2021</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2021, Fedorenko Y.S.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2021, Федоренко Ю.С.</copyright-statement><copyright-year>2021</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Fedorenko Y.S.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Федоренко Ю.С.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">http://creativecommons.org/licenses/by/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.rudn.ru/engineering-researches/article/view/27253">https://journals.rudn.ru/engineering-researches/article/view/27253</self-uri><abstract xml:lang="en"><p style="text-align: justify;">The relevance of the work is justified by the frequent occurrence of the need to solve the problems of choosing personalized offers in information systems and the many possible methods of machine learning, among which it is necessary to choose the most suitable one. The purpose of this study is to simulate a system for selecting personalized offers as a queuing system for estimating equipment costs when using each of the methods necessary to service the required part of requests for a given time limit. This solves the problem of assessing the minimum number of servicing devices (backend servers) required to ensure the operation of the system at a given level. The paper shows that the system can be described by a multichannel queuing system without losses. The distribution function of the spent time of the request in the system (the service time plus the waiting time in the queue) is calculated, since in the literature for such systems only the distribution function of the waiting time in the queue is described. Transformations of the expression for the probability of waiting are given, which solve the overflow problem in the software implementation. In the final part, as an example, the system was modeled according to the given parameters, and the minimum number of servicing devices was estimated to ensure a given system response time. Based on the data obtained, it is possible to make a decision on the advisability of using one or another method for predicting the frequency of user clicks or ranking.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p style="text-align: justify;">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.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>recommender system</kwd><kwd>analytical model</kwd><kwd>queueing system</kwd><kwd>mean waiting time</kwd><kwd>distribution function</kwd><kwd>overflow</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>рекомендательная система</kwd><kwd>аналитическая модель</kwd><kwd>система массового обслуживания</kwd><kwd>время пребывания заявки</kwd><kwd>функция распределения</kwd><kwd>переполнение</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Fedorenko YS, Chernenkiy VM, Gapanyuk YE. The Neural Network for Online Learning Task Without Manual Feature Extraction. Advances in Neural Networks. 2019; 11554:67—77. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-22796-8_8</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Fedorenko Y.S., Chernenkiy V.M., Gapanyuk Y.E. The Neural Network for Online Learning Task Without Manual Feature Extraction // Advances in Neural Networks. Cham: Springer, 2019. Vol. 11554. P. 67-77. http://dx.doi.org/10.1007/978-3- 030-22796-8_8</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>2.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Tihonov VI, Mironov MA. Markovskie processy [Markov processes]. Moscow: Sovetskoe radio Publ.; 1977. (In Russ.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Сов. Радио, 1977. 485 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>3.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Fedorenko YS. The development of fast software implementation of specialized neural network architecture with sparse connections. Software &amp; Systems. 2019;32(4):639—649. (In Russ.) http://dx.doi.org/ 10.15827/0236-235X.128.639-649</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Федоренко Ю.С. Проектирование быстрой программной реализации специализированной нейросетевой архитектуры с разреженными связями // Программные продукты и системы. 2019. № 4. С. 639-649. http://dx.doi. org/10.15827/0236-235X.128.639-649</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>4.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Xinran H, Junfeng P, Ou J, Tianbing X, Bo L, Tao H et al. Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook. In: Proceedings of the Eighth International Workshop on Data Mining for Online Advertising. New York, USA: ACM Publ.; 2014. р. 1––9. http://dx.doi.org/10.1145/2648584.2648589</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Xinran H., Junfeng P., Ou J., Tianbing X., Bo L., Tao H. et al. Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook // Proceedings of the Eighth International Workshop on Data Mining for Online Advertising. New York, USA: ACM. 2014. P. 1--9. http://dx.doi.org/10.1145/2648584.2648589</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list></back></article>
