(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Фролкін, Володимир Юрійович; Гуськова, Віра Геннадіївна
Мета роботи - дослідження методів та алгоритмів побудови рекомендацій, і підвищення їх ефективності та подальша інтеграція обраного алгоритму в існуючий маркетплейс.
Об’єкт дослідження - процес створення рекомендаційної системи для вибору товару на маркетплейсі Bigl.ua.
Предмет дослідження - методи і алгоритми, які використовуються для створення таких систем персоналізації товарів.
Для досягнення мети були поставленні такі задачі:
- огляд предметної області та аналіз існуючих рішень, архітектур нейромереж;
- розробка нових підходів на основі використання елементів глубокого навчання;
- розробка програмного комплексу, який забезпечуватиме просте використання розроблених методів для вирішення задачі побудови системи рекомендацій.
Програмний продукт реалізовано з використанням мови програмування Python який надає широкий спектр бібліотек для навчання нейронних мереж та аналізу даних.
Результати апробовано на МНТК.