Рекомендаційна система медіа-контенту у соціальній мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНовацький, Анатолій Олександрович
dc.contributor.authorВолик, Євгеній Олександрович
dc.date.accessioned2025-01-22T13:02:51Z
dc.date.available2025-01-22T13:02:51Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractПояснювальна записка складається з десяти розділів, містить 43 таблиці, 8 додатків та 25 джерел – загалом 111 сторінок. Об`єкт дослідження: рекомендаційні системи медіа-контенту, що використовують гібридні алгоритми для персоналізації у соціальних мережах. Мета роботи: метою роботи є надання користувачам можливості отримувати персоналізовані пропозиції контенту у соціальній мережі. У першому розділі було проведено аналіз характеристик медіа-контенту у соціальних мережах, особливостей поведінки користувачів та принципів взаємодії з рекомендаційними системами. У другому розділі було здійснено порівняння існуючих рішень на прикладі YouTube, TikTok та Instagram, виявлено їхні сильні та слабкі сторони, а також сформульовано основи для розробки власної системи. У третьому розділі визначено функціональні та нефункціональні вимоги до системи, враховуючи особливості соціальної мережі та рекомендаційної системи. У четвертому розділі описано варіанти використання системи, зокрема ключові сценарії для гостя, зареєстрованого користувача та адміністратора. У п’ятому розділі розроблено структурну схему системи, що відображає її ключові компоненти та зв’язки між ними. У шостому розділі було обрано технології для розробки системи, включаючи середовище розробки, мови програмування та базу даних. У сьомому розділі розроблено базу даних, включаючи ER-діаграму, та описано структуру таблиць, необхідних для функціонування системи. У восьмому розділі реалізовано гібридний рекомендаційний алгоритм, який поєднує колаборативну та контентно-орієнтовану фільтрації. У дев’ятому розділі реалізовано серверну частину системи, інтеграцію рекомендаційного алгоритму та описано загальну архітектуру. У десятому розділі проведено аналіз ринкових можливостей запуску стартапу, розроблено маркетингову програму та визначено стратегію впровадження системи.
dc.description.abstractotherThe explanatory note consists of ten sections, contains 43 tables, 8 applications and 25 sources - a total of 111 pages. The object of study: media content recommendation systems that use hybrid algorithms for personalization on social media. The aim of Master's thesis: the aim is to provide users with the opportunity to receive personalized content offers on the social network. The first section analyzes the characteristics of media content on social networks, user behavior, and the principles of interaction with recommender systems. The second section compares existing solutions on the example of YouTube, TikTok, and Instagram, identifies their strengths and weaknesses, and formulates the basis for developing our own system. The third section defines the functional and non-functional requirements for the system, taking into account the peculiarities of a social network and a recommendation system. The fourth section describes the options for using the system, including key scenarios for a guest, a registered user, and an administrator. The fifth section develops the system's block diagram, which shows its key components and the relationships between them. In the sixth section, we selected the technologies for the system development, including the development environment, programming languages, and database. In the seventh chapter, the database was developed, including the ER diagram, and the structure of the tables necessary for the system`s functioning was described. In the eighth chapter, a hybrid recommendation algorithm was implemented, combining collaborative and content-based filtering. In the ninth chapter, the server-side of the system was developed, the recommendation algorithm was integrated, and the overall architecture was described. In the tenth chapter, an analysis of the market opportunities for launching the startup was conducted, a marketing program was developed, and a strategy for system implementation was defined.
dc.format.extent111 с.
dc.identifier.citationВолик, Є. О. Рекомендаційна система медіа-контенту у соціальній мережі : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Волик Євгеній Олександрович. – Київ, 2024. – 111 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72116
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectсоціальна мережа
dc.subjectмедіа-контент
dc.subjectколаборативна фільтрація
dc.subjectконтент-орієнтована фільтрація
dc.subjectгібридний підхід
dc.subject.udc004.04
dc.titleРекомендаційна система медіа-контенту у соціальній мережі
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Volyk_magistr.pdf
Розмір:
1.93 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 (ІСТ)
Магістерські роботи