Інтелектуальний агент для підбору музичних рекомендацій у мультимедійних робототехнічних системах із застосуванням алгоритмів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Іванніков. М. Т. Інтелектуальний агент для підбору музичних рекомендацій у мультимедійних робототехнічних системах із застосуванням алгоритмів машинного навчання. КПІ ім. Сікорського, Київ, 2025. Проєкт містить 85 сторінок тексту, 28 рисунків, 2 таблиці, посилання на 28 літературних джерела, а також демонстраційний вебзастосунок із повним програмним кодом (37 файлів).
Об`єкт дослідження: інтелектуальний агент для підбору музичних рекомендацій. Предмет дослідження: інтелектуальний агент для підбору музичних рекомендацій. Мета дипломного проєкту: створення інтелектуального агента, що автоматично знаходить схожі пісні відповідно до вподобань користувача. У першому розділі проаналізовано предметну область персоналізованого аудіоконтенту, окреслено глобальні тенденції ринку стримінгу, роль інтелектуальних агентів у мультимедійних робототехнічних системах, технічні виклики edge-AI та етичні аспекти формування рекомендацій; на підставі цього
сформульовано вимоги до алгоритмів, здатних працювати з обмеженими ресурсами й мінімальною історією прослуховувань. У другому розділі виконано детальний огляд п’яти провідних музичних сервісів (Spotify, Apple Music, YouTube Music, Amazon Music, Deezer), порівняно їхні підходи до cold-start, прозорості та контекстної чутливості; виявлено сильні й слабкі сторони існуючих рішень, що стало підґрунтям для вибору власної стратегії рекомендацій. У третьому розділі розглянуто основні методи рекомендації музичного контенту — колаборативну й контент-орієнтовану фільтрацію, гібридні схеми та моделі глибокого навчання; проаналізовано їх переваги та обмеження в умовах робототехнічних платформ і обґрунтовано вибір легковагового алгоритму k-nearest neighbors як оптимального рішення. У четвертому розділі спроєктовано систему: визначено функціональні й нефункціональні вимоги, побудовано клієнт-серверну архітектуру, описано моделі бази даних, схему взаємодії UI з бекендом та принципи модульності й масштабованості; наведено вибір технологій (Flask, React 18 + Vite, SQLAlchemy) і продемонстровано діаграми прецедентів, компонентів та станів. У п’ятому розділі реалізовано систему: докладно описано структуру клієнтської та серверної частин, алгоритм препроцесингу ознак, сам k-NN-агент з підтримкою гарячого перезавантаження,
механізм автоматичного тюнінгу гіперпараметрів і результати його використання, що підтвердили поліпшення продуктивності моделі.
Опис
Ключові слова
музичні рекомендації, інтелектуальний агент, k-NN, машинне навчання, робототехнічні системи
Бібліографічний опис
Іванніков, М. Т. Інтелектуальний агент для підбору музичних рекомендацій у мультимедійних робототехнічних системах із застосуванням алгоритмів машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Іванніков Максим Тимурович. – Київ, 2025. – 92 с.