УДК 004.94
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.05.05.015
Авторы
Владимир Юрьевич Ильичев,
Валерий Анатольевич Федоров,
Карим Сергеевич Джанаев,
Никита Александрович Тихонов,
Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана, Москва, Российская Федерация
Владимир Евгеньевич Драч,
Сочинский государственный университет, Сочи, Российская Федерация
Аннотация
В статье представлен метод построения рейтинговой системы для анализа каналов YouTube с использованием кластеризации в трёхмерном пространстве. На основе набора статистических данных произведён предварительный анализ, включающий преобразование исходных показателей, расчет нормализованных метрик (средние дневные просмотры, частота загрузок видео, просмотры на одного подписчика) и фильтрацию выбросов. Применение алгоритма k-средних (Kmeans), реализованного на языке программирования Python, после масштабирования данных позволило выполнить 3D-сегментацию каналов на группы, отражающие различные уровни эффективности: лидеры, средние и начинающие. Результаты исследования демонстрируют, что интеграция вычисленных отношений и 3D-визуализации способствует более точному сравнительному анализу и выявлению ключевых закономерностей в динамике развития каналов.
Ключевые слова
YouTube, кластеризация, метод k-средних, K-Means, анализ данных, рейтинговая система
