Спосіб та програмне забезпечння для персонального веб-сайту з використанням машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorХіцко, Яна Володимирівна
dc.contributor.authorФалілеєва, Дар'я Миколаївна
dc.date.accessioned2023-01-16T10:51:09Z
dc.date.available2023-01-16T10:51:09Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenCompanies that use recommender systems can increase sales through highly personalized offers and improved customer service. Recommendations usually speed up searches and make it easier for users to access content they're interested in, as well as surprise them with offers they would never have looked for. Existing services that use recommender systems were analyzed, they usually use classical approaches. This paper proposes a new method of creating a recommender system based on a hybrid approach using neural networks.uk
dc.description.abstractukКомпанії, які використовують рекомендаційні системи, можуть збільшити продажі за допомогою дуже персоналізованих пропозицій і підвищення якості обслуговування клієнтів. Рекомендації зазвичай прискорюють пошук і полегшують користувачам доступ до контенту, що їх цікавить, а також дивують їх пропозиціями, які вони ніколи б не шукали. Було проаналізовано наявні сервіси, які використовують рекомендаційні системи, вони ,зазвичай, користуються класичними підходами. У даній роботі запропоновано новий метод створення рекомендаційної системи на основі гібридного підходу з використанням нейронних мереж.uk
dc.format.page116 сuk
dc.identifier.citationФалілеєва, Д. М. Спосіб та програмне забезпечння для персонального веб-сайту з використанням машинного навчання : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Фалілеєва Дар'я Миколаївна. – Київ, 2022. – 116 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51872
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectперсоналізаціяuk
dc.subjectрекомендаційна системаuk
dc.subjectалгоритми машинного навчанняuk
dc.subjectвеб-додатокuk
dc.subjectклієнт-серверна архітектураuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectJavaScriptuk
dc.subjectReactuk
dc.subjectpersonalizationuk
dc.subjectrecommender systemuk
dc.subjectmachine learning algorithmsuk
dc.subjectweb applicationuk
dc.subjectclient-server architectureuk
dc.subject.udc004.912uk
dc.titleСпосіб та програмне забезпечння для персонального веб-сайту з використанням машинного навчанняuk
dc.title.alternativeMethod and software for a personal website using machine learninguk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи