Розробка рекомендаційної системи методами графових нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Об’єкт дослідження –– алгоритми побудови рекомендаційних систем із використанням графових нейронних мереж. Предмет дослідження –– методи формування персоналізованих рекомендацій на основі графових структур та нейронних моделей, таких як GraphSAGE, GCN, NGCF, LightGCN. Мета роботи – розробити та дослідити ефективність рекомендаційної системи на основі графових нейронних мереж, що дозволяє покращити якість персоналізованих рекомендацій шляхом моделювання взаємодій у вигляді графа. Методи дослідження –– аналіз та обробка даних, побудова графів користувач–об’єкт, графові нейронні мережі, методи машинного навчання, метрики оцінювання якості рекомендацій (Recall, NDCG). Основні результати – розроблено прототип рекомендаційної системи з використанням GNN-моделей; проведено експериментальне дослідження на основі датасету Last.fm; встановлено переваги LightGCN щодо якості формування рекомендацій у порівнянні з базовими моделями. Отримані результати підтверджують доцільність застосування графових нейронних мереж для покращення персоналізованих рекомендацій.
Опис
Ключові слова
рекомендаційна система, графова нейронна мережа, персоналізовані рекомендації, BPR, GCN, GraphSAGE, LightGCN
Бібліографічний опис
Бичков, Д. В. Розробка рекомендаційної системи методами графових нейронних мереж : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Бичков Денис Віталійович. – Київ, 2025. – 81 с.