Можно ли использовать нейронные сети для классификации пользователей?

А чем бы порекомендовали майнить такого сорта данные?

В идеале хотелось мы выявить кластеры пользователей, готовых к переходу на второй продукт.

Можно ли использовать нейронные сети для классификации пользователей?

К сожалению не могу дать деталей о продукте :\
Если кратко, то что-то похожее на платежную систему. Внутри несколько продуктов. Все продукты широкого профиля, но какие-то юзеры упорно используют только один продукт, а не несколько.

И в какой-то момент юзер который использовал один продукт вдруг начинает использовать другой.
И есть гипотеза, что можно ретроспективно протрекать его путь до нового продукта. И потом стараться по этому "пути" проводить других юзеров, похожих на него.

Хотя наверно с таким механизмом кластеризации применений можно массу потом придумать.

Можно ли использовать нейронные сети для классификации пользователей?

Если их руками раскидывать, то это накладно (юзеров много), а если автоматом, то должна быть система выявления того, что пора поставить тег. Для авторизации это просто, а вот понять чем юзер интересуется не очевидно.

Грубо говоря есть 10 продуктов и чаще всего пользуются каким-то одним. Пока работает простая коллаборативная фильтрация (пересечения использования продуктов), на базе которой людям рекомендуются новые продукты. Она работает, но не очень это интеллектуально как-то :)
И есть ощущение, что отлавливать сценарии поведения может быть эффективней.

Можно ли использовать нейронные сети для классификации пользователей?

Теги же тоже надо как-то размечать?

Мысль была в том, чтобы взять определённый набор событий присущих всем пользователям, далее найти конкретные примеры того какие события приводят к пробе нового продукта в сервисе и дать это в качестве обучающей выборки для нейронки.
А дальше чтобы она сама нашла эти паттерны по остальным пользователям, кто уже "почти готов" попробовать новый продукт в рамках сервиса.