Побудова персоналізованої рекомендаційної системи для користувачів дейтинг застосунків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавченко, Ілля Олександрович
dc.contributor.authorЗахарова, Єлизавета Євгеніївна
dc.date.accessioned2024-11-06T12:25:26Z
dc.date.available2024-11-06T12:25:26Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 97 с., 22 рис., 14 табл., 2 додатки, 18 джерел. У сучасному світі, де технології все більше інтегруються в наше повсякденне життя, дейтинг-застосунки стають невід'ємною частиною соціальних взаємодій. Представлена дипломна робота присвячена розробці персоналізованої рекомендаційної системи для користувачів дейтинг- застосунків. Метою роботи є створення моделі, яка дозволить підвищити точність та релевантність підбору потенційних партнерів, враховуючи індивідуальні вподобання користувачів. У роботі проведено аналіз існуючих методів та алгоритмів побудови рекомендаційних систем, визначено основні критерії та характеристики, що впливають на процес підбору партнерів у дейтинг-застосунках. На основі цього розроблено декілька моделей персоналізованої рекомендаційної системи на мові програмування Python, яка враховує індивідуальні особливості користувачів, а також їхні вподобання на основі перших дій у додатку. Запропоновану систему було реалізовано та протестовано на основі реальних даних користувачів, що дозволило оцінити її ефективність та точність. Результати дослідження показали, що розроблена система здатна значно покращити процес підбору партнерів, забезпечуючи більш релевантні та точні рекомендації. Це сприяє підвищенню задоволеності користувачів дейтинг- застосунками та збільшенню їх ефективності, що впливає на формування позитивного досвіду і більшої цінності для користувачів.
dc.description.abstractotherThesis: 97 pages, 22 figures, 14 tables, 2 appendices, 18 references. In today's world, where technology increasingly integrates into our daily lives, dating apps have become an essential part of social interactions. This thesis is dedicated to developing a personalized recommendation system for users of dating applications. The aim of this work is to create a model that enhances the accuracy and relevance of matching potential partners by considering users' individual preferences. The study analyzes existing methods and algorithms for building recommendation systems, identifying key criteria and characteristics that influence the partner selection process in dating apps. Based on this analysis, several personalized recommendation system models have been developed using the programming language Python, taking into account the individual features of users as well as their preferences based on initial actions in the app. The proposed system was implemented and tested using real user data, allowing for an assessment of its effectiveness and accuracy. The research results demonstrate that the developed system can significantly improve the partner matching process by providing more relevant and accurate recommendations. This contributes to increased user satisfaction with dating applications and enhances their overall effectiveness, leading to the formation of a positive user experience and greater value for users.
dc.format.extent97 с.
dc.identifier.citationЗахарова, Є. Є. Побудова персоналізованої рекомендаційної системи для користувачів дейтинг застосунків : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Захарова Єлизавета Євгеніївна. - Київ, 2024. - 97 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70376
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectдейтинг додатки
dc.subjectколаборативна фільтрація
dc.subjectконтентна фільтрація
dc.subjectрекомендаційні системи
dc.subjectcollaborative filtering
dc.subjectcontent-based filtering
dc.subjectdating apps
dc.subjectrecommendation systems
dc.titleПобудова персоналізованої рекомендаційної системи для користувачів дейтинг застосунків
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zakharova_bakalavr.pdf
Розмір:
2.73 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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи