Сервіс рекомендаційної системи з використанням методів колаборативної фільтрації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorОвчар, Антон Сергійович
dc.date.accessioned2020-10-29T19:40:41Z
dc.date.available2020-10-29T19:40:41Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenDiploma thesis includes: 116 p., 8 tables, 22 fig., 2 add. And 16 references. The research objects are different approaches to content recommendation, especially collaborative filtering methods and their hybrid modifications in order to solve the recommendation problem of the big data resources. The research subjects are recommender systems models, especially hybrid content-colaborative model. The research purpose is an analysis of the existing approaches to content recommendation and building a subject independent recommender system service that provides RESTful HTTP user interface. During the research there were existing approaches to content recommendations analyzed, hybrid content-colaborative model compared with classic approaches, recommender service designed and created. As for further research, it is recommended to enhance existing model with user and item features, experiment with recommender system hybridization and to expand system functionality in order to tune the system more precisely.uk
dc.description.abstractukДипломна робота містить 116 с., 8 табл., 22 рис., 2 дод. та 16 джерел. Об’єкт дослідження – підходи до рекомендації контенту, а саме методи колаборативної фільтрації та їх гібридних модифікацій для розв’язання проблеми рекомендацій для ресурсів з великими об’ємами інформації. Предмет дослідження – моделі рекомендаційних систем, а саме гібридна контентно-колаборативна модель. Мета роботи – аналіз існуючих підходів до рекомендації контенту та побудова сервісу рекомендаційної системи, що не залежить від предметної області, взаємодія з яким відбуватиметься за допомогою протоколу HTTP. У ході виконання роботи було проведено аналіз існуючих підходів до рекомендації контенту та порівняння гібридної контентно-колаборативно моделі порівняно с класичними підходами; описано процес проектування сервісу рекомендаційної системи та аналіз створеного програмного продукту. В рамках подальшої роботи доцільно покращувати результати існуючої моделі шляхом додавання нових характеристик для користувачів та об’єктів, проводити експерименти з гібридизації системи з іншими підходами та розширювати функціонал системи для більш точного її налаштування.uk
dc.format.page116 с.uk
dc.identifier.citationОвчар, А. С. Сервіс рекомендаційної системи з використанням методів колаборативної фільтрації : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Овчар Антон Сергійович. – Київ, 2020. – 116 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37105
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрекомендаційні системиuk
dc.subjectколаборативна фільтраціяuk
dc.subjectгібридна контентно-колаборативна модельuk
dc.subjectrecommender systems.uk
dc.subjectcolaborative filteringuk
dc.subjecthybrid content-colaborative modeluk
dc.subjectLightFMuk
dc.subjectRESTful APIuk
dc.subjectPythonuk
dc.titleСервіс рекомендаційної системи з використанням методів колаборативної фільтраціїuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ovchar_bakalavr.pdf
Розмір:
4.12 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
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