Побудова рекомендаційної системи з використанням підходів штучного інтелекту для e-commerce проекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Геннадіївна
dc.contributor.authorФролкін, Володимир Юрійович
dc.date.accessioned2024-02-28T05:43:46Z
dc.date.available2024-02-28T05:43:46Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМета 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.
dc.description.abstractotherThe purpose of the work is to research methods and algorithms for building recommendations, and increase their effectiveness and further integration of the chosen algorithm into the existing marketplace. The object of the study is the process of creating a recommendation system for product selection on the Bigl.ua marketplace. The subject of research is the methods and algorithms used to create such systems of product personalization. To achieve the goal, the following tasks were set: - Overview of the subject area and analysis of existing solutions, neural network architectures; - Development of new approaches based on the use of elements of deep learning; - Development of a software complex that will ensure easy use of the developed methods to solve the problem of building a system of recommendations. The software product is implemented using the Python programming language, which provides a wide range of libraries for training neural networks and data analysis. The results were tested at the ISTC.
dc.format.extent120 с.
dc.identifier.citationФролкін, В. Ю. Побудова рекомендаційної системи з використанням підходів штучного інтелекту для e-commerce проекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Фролкін Володимир Юрійович. – Київ, 2024. – 120 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65032
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectембедінг
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectтензор
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectneuron networks
dc.subjectembedding
dc.subjectrecommendation system
dc.subjecttensor
dc.subjectmachine learning
dc.subject.udc004.89:[004.738.5:339](043.3)
dc.titleПобудова рекомендаційної системи з використанням підходів штучного інтелекту для e-commerce проекту
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Frolkin_magistr.pdf
Розмір:
2.36 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи