Гібридна рекомендаційна система з використанням текстів та відгуків користувачів
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 121 с., 9 рис., 7 табл., 2 дод., 18 джерел.
Тема: Гібридна рекомендаційна система з використанням текстів та відгуків користувачів.
У роботі досліджено проблему підвищення якості рекомендацій у системах, що орієнтуються як на відгуки користувачів, так і на вміст об’єктів.
Реалізовано гібридну рекомендаційну систему, яка поєднує методи колаборативної фільтрації та контентно-орієнтовані підходи.
Об’єкт дослідження: дослідження: процес формування персоналізованих рекомендацій у рекомендаційних системах.
Предмет дослідження: моделі колаборативної та контентної фільтрації, їх інтеграція в гібридні системи, а також методи обробки текстової інформації.
Мета роботи: розробити гібридну модель рекомендаційної системи, яка забезпечує високу точність передбачення уподобань користувачів шляхом поєднання кількох джерел інформації.
Методи дослідження: методи машинного навчання, зокрема колаборативна фільтрація (SVD, ALS, LightFM, нейронна NCF-модель, time aware модель), обробка природної мови (TF-IDF, трансформер all-MiniLM-L6 v2), а також ансамблеве навчання (XGBoost).
Результатом роботи є реалізація гібридної системи рекомендацій, яка демонструє покращену точність у порівнянні з окремими моделями.
Розроблена система враховує як історію оцінок користувачів, так і семантичні ознаки описів фільмів.
Опис
Ключові слова
рекомендаційні системи, колаборативна фільтрація, контентно-орієнтовані методи, гібридна модель, svd, als, lightfm, pytorch, time-aware рекомендації, tf-idf, sentence transformers, xgboost
Бібліографічний опис
Григор’єв, А. В. Гібридна рекомендаційна система з використанням текстів та відгуків користувачів : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Григор’єв Андрій Володимирович. – Київ, 2025. – 121 с.