А.Н. Уколов

МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТАТИСТИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ

Резюме: В статье рассматривается задача обработки и анализа пользовательского поведения на маркетплейсах в контексте системного управления электронными коммерческими площадками. Предложен метод имитационного моделирования, основанный на использовании статистических распределений (Вейбулла, логнормального и бета-распределения) для описания временных интервалов между сеансами, продолжительности сессий и вероятности конверсии. Задача формализована в виде стохастической системы обработки потоков с динамическим управлением вычислительными ресурсами. В качестве входных данных используются открытые анонимизированные логи пользовательских сессий датасета Olist Brazilian E-Commerce. Разработан алгоритм генерации синтетических потоков, калибруемый по реальным метрикам, и внедрена целевая функция оптимизации, балансирующая точность прогнозирования и затраты на инфраструктуру. Результаты имитационного эксперимента демонстрируют снижение вычислительной нагрузки на 18% при сохранении точности предсказания конверсии на уровне 0,89. Интерпретация результатов подтверждает применимость метода для планирования мощностей и персонализации контента в реальном времени. Научный результат заключается в формализованной вероятностной модели пользовательских потоков с адаптивным управлением, отличающейся от детерминированных аналогов учетом нестационарности поведения и корреляции метрик вовлеченности.

Ключевые слова: Имитационное моделирование, пользовательское поведение, электронная коммерция, статистические распределения, стохастическая оптимизация, обработка данных, конверсия, системный анализ.

A.N. Ukolov

A METHOD FOR SIMULATING THE PROCESSES OF PROCESSING AND ANALYZING USER BEHAVIOR USING STATISTICAL DISTRIBUTIONS

Summary: The article considers the task of processing and analyzing user behavior on marketplaces in the context of the system management of electronic commercial platforms. A method of simulation modeling based on the use of statistical distributions (Weibull, lognormal, and beta distributions) is proposed to describe the time intervals between sessions, the duration of sessions, and the probability of conversion. The task is formalized as a stochastic flow processing system with dynamic management of computing resources. The open anonymized logs of user sessions of the Olist Brazilian e-Commerce dataset are used as input data. An algorithm for generating synthetic flows has been developed, calibrated using real metrics, and an optimization objective function has been implemented that balances forecasting accuracy and infrastructure costs. The results of the simulation experiment demonstrate an 18% reduction in computational load while maintaining the accuracy of conversion prediction at 0.89. The interpretation of the results confirms the applicability of the method for capacity planning and personalization of content in real time. The scientific result consists in a formalized probabilistic model of user flows with adaptive control, which differs from deterministic analogues by taking into account the non-stationarity of behavior and the correlation of engagement metrics.

Keywords: Simulation modeling, user behavior, e-commerce, statistical distributions, stochastic optimization, data processing, conversion, system analysis.

DOI: 10.34219/2078-8320-2026-16-3-123-129