Магістерські роботи (ПЗКС)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21891

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (ПЗКС) за Автор "Вернік, Михайло Олексійович"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Програмний метод створення рекомендаційної системи з використанням метаевристичних методів оптимізації
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Вернік, Михайло Олексійович; Олещенко, Любов Михайлівна
    На сьогодні більшість сервісів мережі Інтернет побудовані з використанням надання рекомендацій користувачеві – рекомендацій товару (e- commerce), фільмів (Netflix), мобільних додатків (App Store, Play Market), коду (GithubCopilot). Ціль кожного із рішень визначається, насамперед, бізнесом, які, у свою чергу, визначаються потребами користувача. Наявні програмні рішення використовують класичні методи оптимізації нейронних мереж для побудови рекомендаційних систем. У даній роботі запропоновано новий метод створення рекомендаційної системи для рекреаційної сфери із використанням методів метаевристичної оптимізації, з реалізацією її в мобільному застосунку “Entertainment Planner”. Запропонований метод використовує за основу нейро-колабортивний фільтр з методами метаевристичної оптимізації (MOA), що забезпечує швидку збіжність та знаходження виходу з локальних пасток функції, завдяки чому отримано результат покращення точності вибору користувачем подій на 6-8% при використанні повного сету алгоритмів MOA у порівнянні з наявними методами. Для реалізації запропонованого програмного методу розроблено мобільний застосунок з використанням технологій Flutter, Firebase API, REST API з реалізацією програмного продукуту в Google Play та App Store. Для реалізації нейронної мережі створення психологічного портрету користувача використано технології Python, TensorFlow, PyTorch.