Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U008142, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Сервіс рекомендаційної системи з використанням методів колаборативної фільтрації Автор Овчар Антон СергійовичOvchar Anton Serhiiovych Дата публікації 01-06-2020 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37105 Видання Київ Опис Дипломна робота містить 116 с., 8 табл., 22 рис., 2 дод. та 16 джерел. Об’єкт дослідження – підходи до рекомендації контенту, а саме методи колаборативної фільтрації та їх гібридних модифікацій для розв’язання проблеми рекомендацій для ресурсів з великими об’ємами інформації. Предмет дослідження – моделі рекомендаційних систем, а саме гібридна контентно-колаборативна модель. Мета роботи – аналіз існуючих підходів до рекомендації контенту та побудова сервісу рекомендаційної системи, що не залежить від предметної області, взаємодія з яким відбуватиметься за допомогою протоколу HTTP. У ході виконання роботи було проведено аналіз існуючих підходів до рекомендації контенту та порівняння гібридної контентно-колаборативно моделі порівняно с класичними підходами; описано процес проектування сервісу рекомендаційної системи та аналіз створеного програмного продукту. В рамках подальшої роботи доцільно покращувати результати існуючої моделі шляхом додавання нових характеристик для користувачів та об’єктів, проводити експерименти з гібридизації системи з іншими підходами та розширювати функціонал системи для більш точного її налаштування. Diploma thesis includes: 116 p., 8 tables, 22 fig., 2 add. And 16 references. The research objects are different approaches to content recommendation, especially collaborative filtering methods and their hybrid modifications in order to solve the recommendation problem of the big data resources. The research subjects are recommender systems models, especially hybrid content-colaborative model. The research purpose is an analysis of the existing approaches to content recommendation and building a subject independent recommender system service that provides RESTful HTTP user interface. During the research there were existing approaches to content recommendations analyzed, hybrid content-colaborative model compared with classic approaches, recommender service designed and created. As for further research, it is recommended to enhance existing model with user and item features, experiment with recommender system hybridization and to expand system functionality in order to tune the system more precisely. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити