Математичне та програмне забезпечення рекомендаційної системи новин

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБай, Ю. П.
dc.contributor.authorСавустьяненко, В. Ю.
dc.date.accessioned2024-03-04T10:47:37Z
dc.date.available2024-03-04T10:47:37Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractotherThis paper focuses on the development of mathematical and software solutions for a news recommendation system. The research explores recommendation systems based on Matrix Factorization, Factorization Machines, collaborative filtering, and context-aware recommendations. It also investigates modern algorithms for text data analysis, such as TF-IDF, Spacy, NLTK for constructing a series of semantically related articles compared to a base article. The objective is to create a web application that generates a list of recommendations for users based on the popularity, relevance, and novelty of their viewed publications. The study employs methods including the analysis of existing recommendation systems and text analysis techniques such as one-hot encoding and word2vec. The ultimate outcome is a web application that provides personalized recommendations, enhancing the user experience and satisfaction by delivering timely and relevant news content.
dc.format.pagerangeС. 14-17
dc.identifier.citationБай, Ю. П. Математичне та програмне забезпечення рекомендаційної системи новин / Бай Ю. П., Савустьяненко В. Ю. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2023 : збірник тез доповідей Шістнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (28-30 листопада 2023 р. Київ, Україна). – Київ, 2023. – С. 14-17
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65181
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2023 : збірник тез доповідей Шістнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (28-30 листопада 2023 р. Київ, Україна)
dc.subject.udc004.4:004.9
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення рекомендаційної системи новин
dc.title.alternativeMathematical and software of the news recommendation system
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
S_14-17.docx
Розмір:
31.79 KB
Формат:
Microsoft Word XML
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

Матеріали конференції