Нейромережева рекомендаційна система для вибору товару на основі оглядів користувачів і продуктів
Вантажиться...
Дата
2022
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 133 с., 36 табл., 68 рис., 27 джерел, 1 додаток.
Об’єктом дослідження в рамках магістерської роботи є процес
формування рекомендацій для вибору товару.
Предметом дослідження є методи і алгоритми, що використовуються
для надання релевантних рекомендацій.
Мета дослідження полягає в дослідженні методів надання
рекомендацій, і підвищенні їх ефективності.
Було проведене дослідження декількох класичних алгоритмів
рекомендацій на основі оглядів і порівняно їх ефективність. На базі цього
запропоновано модифікацію методу DeepCoNN і проведено його
дослідження і порівняння з початковими.
Запропонований алгоритм виявився ефективнішим близько на 5-7%
порівняно з минулими алгоритмами.
Опис
Ключові слова
рекомендаційна система, огляди для рекомендацій, нейромережа, deepconn, ecommerce, python
Бібліографічний опис
Кравченко, О. В. Нейромережева рекомендаційна система для вибору товару на основі оглядів користувачів і продуктів : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Кравченко Олександра Вадимівна. - Київ, 2022. - 133 с.