Event attendance prediction and recommendation system: a comparative study of machine learning algorithms

Event planning is a dynamic and complex endeavor that demands accurate insights and data-driven strategies for successful execution. This study delves into the realm of data-driven event management by constructing predictive models for both event attendance and personalized guest list recommendations. The research encompasses a comprehensive journey involving data preprocessing, model selection, and seamless application integration. Beginning with meticulous data preprocessing, the study harnesses domain expertise to curate the dataset, effectively addressing gaps, outliers, and irrelevant features. It then scrutinizes various classification models, with a particular focus on the XGBoost classifier, to ascertain their proficiency in predicting event attendance accurately. The study goes a step further by introducing an innovative recommendation system that exploits the predictive model to furnish optimal guest lists for organizers, thereby enhancing decision-making processes. The culmination of this research is the integration of these predictive models into a sophisticated web application, embedded within the larger event planning framework. This integration not only empowers organizers with data-driven insights but also catalyzes real-time event decision-making. As the digital landscape continues to evolve, the incorporation of artificial intelligence and machine learning into event planning redefines how events are conceptualized, organized, and executed. This study concludes by delineating future prospects, envisaging the evolution of these models through techniques such as incremental learning, and contemplating the assimilation of external data sources to further refine predictions. The convergence of data-driven intelligence and human acumen paints a promising future for event planning, epitomizing the synergy between technology and creativity in crafting memorable experiences.

La pianificazione degli eventi è un'impresa dinamica e complessa che richiede intuizioni accurate e strategie basate sui dati per un'esecuzione di successo. Questo studio si addentra nel regno della gestione degli eventi guidata dai dati, costruendo modelli predittivi sia per la partecipazione agli eventi sia per la raccomandazione di liste di invitati personalizzate. La ricerca comprende un percorso completo che comprende la pre-elaborazione dei dati, la selezione dei modelli e l'integrazione perfetta delle applicazioni. Iniziando con una meticolosa pre-elaborazione dei dati, lo studio sfrutta l'esperienza del settore per curare il set di dati, eliminando efficacemente le lacune, gli outlier e le caratteristiche irrilevanti. Quindi esamina vari modelli di classificazione, con particolare attenzione al classificatore XGBoost, per verificarne la capacità di prevedere con precisione l'affluenza agli eventi. Lo studio fa un ulteriore passo avanti introducendo un innovativo sistema di raccomandazione che sfrutta il modello predittivo per fornire agli organizzatori liste di invitati ottimali, migliorando così i processi decisionali. Il culmine di questa ricerca è l'integrazione di questi modelli predittivi in una sofisticata applicazione web, inserita in un contesto più ampio di pianificazione degli eventi. Questa integrazione non solo fornisce agli organizzatori intuizioni basate sui dati, ma catalizza anche il processo decisionale in tempo reale. Con la continua evoluzione del panorama digitale, l'incorporazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella pianificazione degli eventi ridefinisce il modo in cui gli eventi vengono concettualizzati, organizzati ed eseguiti. Questo studio si conclude delineando le prospettive future, prevedendo l'evoluzione di questi modelli attraverso tecniche come l'apprendimento incrementale e contemplando l'assimilazione di fonti di dati esterne per affinare ulteriormente le previsioni. La convergenza dell'intelligenza guidata dai dati e dell'acume umano dipinge un futuro promettente per la pianificazione degli eventi, incarnando la sinergia tra tecnologia e creatività nella creazione di esperienze memorabili.