Презентация, подготовленная к защите дипломной работе в МАИ, факультет 8, каф.806.

1. Дипломная работа
на тему:
«Адаптивные пользовательские
интерфейсы банковских систем»
Руководитель: Горский К.П.
Дипломник группы 08-606: Пивач С.Ф.
Москва, 2015
1

2. Проблема и её актуальность.
Финансовые операции, которые десять лет назад обрабатывал
подготовленный операционист, теперь совершает любой
пользователь финансового онлайн-сервиса.
2
•При
первом
входе
• Через
полгода-
год
•При
первом
входе
• Через
полгода-
год
Как пользователь воспринимает ПИ: Как выглядит в это время ПИ:

3. Постановка задачи
3
Проанализировать существующие
пользовательские интерфейсы систем ДБО и
проблемы их удобства.
Разработать алгоритмы и правила
адаптации интерфейсов систем
дистанционного банковского обслуживания.
Спроектировать шаблоны интерфейса.
Получить оценку эффективности
предложенного подхода.

4. Обзор существующих решений
4

5. Предлагаемый подход.
 Разделять всех пользователей на две
группы: «новички» и «продвинутые
пользователи». Для каждой группы создать
шаблон интерфейса.
 Создать адаптивное меню быстрого доступа
для часто используемых операций.
 После совершений операции предлагать
список других операций, обычно
совершаемых пользователем после этой.
5

6. Структурная схема.
6

7. Схема работы интерфейса в течение сеанса 7

8. Разделение пользователей на группы
8
Для разбиения пользователей на группы будет
сформирована модель пользователя:
Wm t =
Wtype,
fact i , value fact i .
, i = 1, n
где Wtype – принадлежность к одной из групп пользователей;
fact(i) – наименование i -ой характеристики пользователя;
value… – значения соответствующего показателя.

9. Random Forest
9
Алгоритм использует комитет решающих деревьев. Классификация
объектов проводится путём голосования: каждое дерево комитета
относит классифицируемый объект к одному из классов, и
побеждает класс, за который проголосовало наибольшее число
деревьев.
Для множества элементов A обучающей выборки, содержащей объекты
из классов 𝐾1, … , 𝐾𝑙:
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝐴, 𝐾 = 1 −
𝑖=1
𝑙
(
𝐴𝑖
|𝐴|
)2
Соответственно, для множества элементов A обучающей выборки,
содержащей объекты из классов 𝐾1, … , 𝐾𝑙, признака Q, имеющего q
значений:
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝐴, 𝐾, 𝑄 = 𝐺𝑖𝑛𝑖 𝐴, 𝐾 −
𝑗=1
𝑞
𝐴𝑗
𝐴
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐴𝑗, 𝐾)
Для выбора признака, на основе которого производится разбиение при
построении решающего дерева, используется критерий Джинни:

10. Характеристики пользователя
10
Данные из
анкеты:
Пол
Возраст
Род
деятельности
Тестирование
пользователя:
Пользовались ли вы
когда-нибудь услугами
интернет-банком,
мобильным банком
или другим ДБО?
Какие финансовые
продукты Вы лично
используете?
В каком виде Вы получаете
свой основной заработок
(зарплату, стипендию,
пенсию, материальную
помощь и т.д.)?

11. Диаграмма деятельности построения
графа переходов
11

12. Поиск ассоциативных правил
12
№ Совершенные
операции
1 МТС, ЕПД, МГТС
2 ЕПД, Мегафон
3 ЕПД, МТС, Мегафон,
МГТС
4 НетБайНет, Мегафон
5 МТС, ЕПД, МГТС,
Мегафон
6 МосЭнерго
ItemSet Support
МТС 3
ЕПД 4
МГТС 3
Мегафон 4
НетбайНет 1
МосЭнерго 1
Формирование и подсчет
одноэлементных кандидатов
ItemSet Support
МТС, ЕПД 3
МТС, МГТС 3
МТС, Мегафон 2
ЕПД, МГТС 2
ЕПД, Мегафон 3
МГТС,Мегафон 2
Формирование и подсчет
двуэлементных кандидатов
ItemSet Support
МТС, ЕПД, МГТС 3
МТС,ЕПД,Мегафон 2
ЕПД,Мегафон, МГТС 2
МТС,МГТС,Мегафон 2
Формирование и подсчет
трехэлементных кандидатов

13. Используемые технологии.
13
python

14. Демонстрация работы: тур по сайту для
пользователя-новичка.
14

15. Демонстрация работы: всплывающие
подсказки для пользователя-новичка.
15

16. Демонстрация работы: меню с часто используемыми
операциями и список операций, предлагаемый после
совершенной.
16

17. Юзабилити-тестирование: скорость
взаимодействия.
Задача 1 уч. (1 гр.) 2 уч. (1 гр.) 3 уч. (2 гр.) 4 уч (2 гр.)
1 сеанс
№ 1. Оплата МТС 5 5 5 5
№ 2. Перевод на карту 5 5 4 5
№ 3. Оплата Мегафон 5 6 6 6
№ 4. Оплата NetbyNet 7 7 7 7
Среднее 5,5 5,75 5,5 5,75
2 сеанс
№ 1. Оплата МТС 5 5 4 4
№ 4. Оплата NetbyNet 7 7 3 3
Среднее 6 6 3,5 3,5
3 сеанс
№ 4. Оплата МТС 7 7 3 3
№ 1. Оплата NetbyNet 5 5 3 3
Среднее 6 6 3 3
4 сеанс
№ 3. Оплата Мегафон 5 5 4 4
Среднее 5 5 4 4
17
Среднееколичество
переходовпользователей
засеанс.

18. Результаты и дальнейшее развитие.
• Предложен и разработан
комплексный подход создания
адаптивного ПИ
• Увеличение скорости
взаимодействия пользователя на
20%
Результаты
• Юзабилити-тестирование с большим
количеством респондентов
• Использовать данные о внешнем
взаимодействии для продажи
банковских продуктов внутри
сервисов ДБО
• Разработать обобщение подхода для
любых ПИ с древовидной структурой
Дальнейшее
развитие
18

19. Приложение 1: Используемая
терминология
 Дистанционное банковское обслуживание (ДБО) -
технологии предоставления банковских услуг на
основании распоряжений, передаваемых клиентом
удаленным образом (то есть без его визита в банк).
 Интернет-банкинг (Интернет-Банк) – это одна из
разновидностей ДБО, платежный банковский сервис,
который помогает управлять счетами, осуществлять
контроль над личными средствами и проводить
финансовые операции через Интернет.
19

20. Приложение 2: Поиск узлов с наибольшим
сумарным весом входящих дуг.
20

21. Приложение 3: Визуализация графа
переходов
21

22. Приложение 4: Random Forest.
Как строются деревья решений?
Пусть обучающая выборка A состоит из N примеров, размерность
пространства признаков M равна m и задан параметр q = 𝑚.
Все деревья решений строятся независимо друг от друга по
следующей процедуре:
 Сгенерируем случайную подвыборку с
повторением размером n из обучающей выборки.
 Построим решающее дерево, классифицирующее примеры
данной подвыборки. Причём в ходе создания очередного узла
дерева будем выбирать признак, на основе которого
производится разбиение только из q случайных. Выбор
наилучшего из этих признаков может осуществляться с
помощью критерия Джинни.
 Дерево строится до полного исчерпания подвыборки.
22

23. Приложение 5: Почему Random Forest?
23
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚_𝑓𝑜𝑟𝑒𝑠𝑡 = 73 %
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚_𝑓𝑜𝑟𝑒𝑠𝑡 = 79%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑘𝑁𝑁 = 70 %
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑘𝑁𝑁= 42%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑆𝑉𝑀 = 57 %
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑆𝑉𝑀= 89%