Метод підвищення точності рекомендацій через об’єднання трансформерних і графових моделей у єдиній архітектурі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЖигорін, Д.
dc.contributor.authorОлійник, В.
dc.date.accessioned2026-03-04T10:42:51Z
dc.date.available2026-03-04T10:42:51Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractУ статті проаналізовано сучасні підходи до підвищення точності рекомендаційних систем шляхом поєднання графових нейронних мереж і трансфор-мерів. Обґрунтовано гібридний підхід, зокрема інтеграцію LightGCN і послідовних трансформерів, що дає відчутне покращення якості рекомендацій.
dc.format.pagerangeС. 120-124
dc.identifier.citationЖигорін, Д. Метод підвищення точності рекомендацій через об’єднання трансформерних і графових моделей у єдиній архітектурі / Д. Жигорін, В. Олійник // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2026. – № 1 (48). – С. 120-124. – Бібліогр.: 4 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1560-8956.48.2026.351889
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79214
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofАдаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник, № 1 (48), 2026
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectрекомендаційні системи
dc.subjectграфові нейронні мережі
dc.subjectтрансфор-мери
dc.subjectLightGCN
dc.subjectSASRec
dc.subjectBERT4Rec
dc.subjectпослідовне моделювання
dc.subject.udc004.05
dc.titleМетод підвищення точності рекомендацій через об’єднання трансформерних і графових моделей у єдиній архітектурі
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
120-124.pdf
Розмір:
608.57 KB
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

Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2026. – № 1 (48)