Vienādu produktu atrašana ar loģistiskās regresijas un vienvirziena neironu tīkla palīdzību

Abstract

Darbā salīdzināti loģistiskās regresijas un vienvirziena neironu tīklu modeļi, risinot vienādo produktu atrašanas problēmu. Darba mērķis ir izveidot modeli, kas spētu noteikt, vai divi salīdzināmie produkti ir vienādi, lai varētu noteikt, kur nonāk ražotāja prece un informēt par to pontenciālos patērētājus. Lai minētajos matemātiskajos modeļos varētu iekļaut arī datus, kas oriģināli ir simbolu virkņu formā, aplūkotas arī dažas simbolu virkņu salīdzināšanas metodes. Šajā darbā aprakstīta arī nesabalansētu datu problēma un dažādas izmantoto modeļu salīdzināšanas un novērtēšanas metodes. Loģistiskās regresijas un vienvirziena neironu tīklu atgriezeniskais izplatīšanās algoritms izveidoti un salīdzināti izmantojot programmu R.

This thesis compares models of logistic regression and feedforward neural networks to solve product matching problem. Aim of this work is to create a model that could tell, if two comparable products are alike, to find out where could be found an offer from a producer and inform potential consumers about it. To include data of type string in mathematical models, few string distance methods were investigated. This thesis also describes problem of imbalanced data and different methods of model comparison. Logistic regression algorithm and feedforward neural network backpropagation algorithm were created and compared with program R.