Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U004466, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Система надання рекомендацій методами глибоких нейронних мереж Автор Панаско Віталій Євгенович Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60457 Видання Київ Опис 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. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити