LLM-агенти у веб-аналітиці: семантичний аналіз даних Google Analytics 4

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГрибков, Сергій Віталійович
dc.contributor.authorГуро, Дмитро Анатолійович
dc.date.accessioned2026-06-21T18:30:26Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractУ статті розглянуто підхід до інтеграції великих мовних моделей (LLM) у систему веб-аналітики Google Analytics 4 для семантичного аналізу поведінки користувачів. Запропоновано архітектуру на основі RAG (Retrieval-Augmented Generation), яка перетворює подієві дані з BigQuery на текстові «портрети сесій» із врахуванням доменних знань електронної комерції.
dc.identifier.citationГуро, Д. LLM-агенти у веб-аналітиці: семантичний аналіз даних Google Analytics 4 / Д. Гуро, С. Грибков // Наукові здобутки молоді – вирішенню проблем харчування людства у XXI столітті : матеріали 92-ї Міжнародної наукової конференції молодих учених, аспірантів і студентів, 20–24 квітня 2026 р., м. Київ. – Київ : НУХТ, 2026. – Ч. 2. – С. 424.
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2552-2839
dc.identifier.urihttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/52154
dc.language.isouk
dc.subjectкафедра інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки
dc.subjectLLM agents
dc.subjectвеб-аналітика
dc.subjectGoogle Analytics 4
dc.subjectсемантичний аналіз
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectUX/UI
dc.titleLLM-агенти у веб-аналітиці: семантичний аналіз даних Google Analytics 4
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
гуро LLM-АГЕНТИ У ВЕБ-АНАЛІТИЦІ.pdf
Розмір:
846,11 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Колекції

Тези доповідей