Search academic texts

Information × Registration Number 2123U004466, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Панаско Віталій Євгенович popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60457 popup.publisher Київ Description Дипломна робота містить 149 c., 45 рис., 33 табл., 2 дод., 40 посилань. Ключові слова: РЕКОМЕНДАЦІЙНА СИСТЕМА, ГЛИБИННЕ НАВЧАННЯ, МАТРИЧНА ФАКТОРИЗАЦІЯ, КОЛАБОРАТИВНА ФІЛЬТРАЦІЯ, ГІБРИДНА РЕКОМЕНДАЦІЙНА МОДЕЛЬ, ЗАДАЧА РАНЖУВАННЯ, ЛАТЕНТНЕ ПРЕДСТАВЛЕННЯ, МЕТОД DSSM, ПОСЛІДОВНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ Об’єкт дослідження: рекомендаційні системи, реалізовані методами глибинного навчання. Мета дослідження: порівняння ефективності наявних методів рекомендацій з новими методами, що використовують для надання рекомендацій нейронні мережі. Використані моделі: модель матричної факторизації методом SVD, модель матричної факторизації методом ALS, модель матричної факторизації методом LightFM, модель DSSM, модель GRU, модель GRU4Rec, модель Caser. Отримані результати: програмно реалізовано систему надання рекомендацій методами DSSM та GRU за допомогою Python з можливістю включати в моделі різні архітектури, оцінено точність моделей за множиною метрик якості. В рамках подальшого дослідження пропонується розглянути роботу реалізованих методів на інших вибірках, що представляють більш широкий спектр представлень даних, а також експерименти з вбудованими в моделі архітектурами. popup.nrat_date 2025-01-29 Close