Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2122U006311, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Система рекомендацій для пошуку фільмів і серіалів на основі вподобань користувача Автор Перепечаєв Ілля ІгоровичPerepechaiev Illya Ihorovych Дата публікації 01-01-2022 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/50263 Видання Київ Опис Ця дипломна робота зосереджена на створенні системи рекомендацій фільмів на основі тегів і вподобань. Метою роботи є вивчення готових рішень системи рекомендацій та розробка програми для прогнозування пропозицій фільмів для користувачів. Метою проекту є розробка програмного забезпечення для єдиної, зручної платформи для формування рекомендацій фільмів. Під час побудови рекомендаційної системи були дотримані такі критерії: 1. Дослідження різноманітних рекомендаційних систем та сучасних рішень; 2. Збір та обробка даних для навчання моделі DNN; 3. Експериментування з моделюванням навчання; 4. Оцінка якості висновків; 5. Розробка механізму взаємодії з рекомендаційною системою. Звіт містить 74 сторінки, в т.ч. 24 малюнки та один додаток. Всього було проаналізовано 16 джерел. This thesis focuses on creating a system of film recommendations based on tags and preferences. The aim of the work is to study ready-made solutions of the system of recommendations and to develop a program for forecasting film offers for users. The aim of the project is to develop software for a single, user-friendly platform for film recommendations. The following criteria were met during the construction of the recommendation system: 1. Research of various recommendation systems and modern solutions; 2. Data collection and processing for DNN model learning; 3. Experimenting with learning modeling; 4. Assessment of the quality of conclusions; 5. Development of a mechanism for interaction with the recommendation system. The report contains 74 pages, including 24 pictures and one application. A total of 16 sources were analyzed. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити