Класифікація вебсайтів за критерієм їх продуктивності на підставі ансамблів - О. Й. Піцун; В. В. Рудик; Ю. М. Батько (Науковий вісник НЛТУ України)
Розглянуто підходи до визначення продуктивності вебсайтів та їхню класифікацію з подальшим розподілом на категорії. Встановлено, що серед сучасних алгоритмів до класифікації даних виділяють ансамблеві методи, зокрема soft та hard голосування для отримання найкращого результату. Основними критеріями оцінювання є: Page Load Time, Time To First Byte, Server Response Time, First Contentful Paint, Speed Index. Пошукові алгоритми, зокрема Google, віддають перевагу сайтам з високою швидкістю і плавною взаємодією, що підвищує їх видимість у результатах пошуку. Окрім цього, допустима продуктивність знижує показник відмов і покращує конверсію, що є критично важливим для успішного просування в онлайні. Оцінено вплив показників основних параметрів вебсайтів на швидкість їх завантаження та відповідно класифікації на три категорії. Оцінювання продуктивності вебсайтів є актуальним завданням, де швидкість завантаження та стабільність відображення істотно впливають на користувацький досвід та конверсію. Використання ансамблевих методів у завданні класифікації даних базується на принципі поєднання кількох моделей або джерел даних для підвищення загальної точності і стійкості прогнозів. Ансамблі дадуть змогу зменшити вплив випадкових помилок окремих моделей, усунути зміщення та знизити дисперсію результатів. За рахунок інтеграції різнорідних характеристик або ознак, ансамблеві дані забезпечують більш комплексне уявлення про об'єкт класифікації, що особливо важливо під час роботи з неоднорідними або складними за структурою наборами даних. Ефективне оцінювання та аналіз продуктивності дає змогу виявити проблемні місця в роботі сайту, раціонально використати ресурси та забезпечити безперебійний доступ для користувачів. На підставі експериментального підходу виділено кращі алгоритми для навчання без вчителя, що дало можливість розробити ансамблевий метод для класифікації вебсайтів на підставі показників їх продуктивності. Точність становила 98 % на тестовій вибірці. Наявність такого рішення дає змогу підбирати допустимі версії вебсторінок для конкретного типу вебсторінок.