Система рекомендацій для користувачів на основі аналізу тональності тексту відгуків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorМулява, Галина Ярославівна
dc.date.accessioned2019-01-15T18:39:29Z
dc.date.available2019-01-15T18:39:29Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster's thesis: 86 p., 9 figures, 15 tables, 1 application, 10 sources. Object of research: recommendation system, mathematical algorithms of machine learning, sentiment analysis of the text. Subject of research: sentiment analysis of text using machine learning. The purpose of the master's thesis: research and implementation of machine learning algorithms for developing a system of recommendations based on structured and unstructured data. Results: - the own algorithm of the recommendations formation on the basis of structured and unstructured data present in the chosen subject area is offered; - the practical result of the work is the development of the advisory system architecture for the selection of films on the basis of the proposed algorithm in the form of an application; Direction of further researches: introduction of algorithms of neural networks for the estimation of preferences.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 86 с., 9 рис., 15 табл., 1 додатки, 10 джерел. Об’єкт дослідження: рекомендаційні системи, математичні алгоритми машинного навчання, аналіз тональності тексту. Предмет дослідження: аналіз тональності тексту з використанням машинного навчання. Мета магістреської дисертації: дослідження та реалізація алгоритмів машинного навчання для розробки системи рекомендаціій на основі структурованих та неструктурованих даних. Результати:  запропоновано власний алгоритм формування рекомендацій на основі структурованих та неструктурованих даних, присутніх в обраній предметній області;  практичним результатом роботи є розробка архітектури рекомендаційної системи для вибору розважальних бізнесів на основі запропонованого алгоритм аналізу тональності тексту у вигляді прикладної програми; Напрямок подальших досліджень: впровадження алгоритмів нейронних мереж для оцінки вподобань.uk
dc.format.page85 с.uk
dc.identifier.citationМулява, Г. Я. Система рекомендацій для користувачів на основі аналізу тональності тексту відгуків : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Мулява Галина Ярославівна. - Київ, 2018. - 85 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/25808
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрекомендаційні системиuk
dc.subjectаналіз тональності текстуuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectобробка природної мовиuk
dc.subjectrecommendation systemsuk
dc.subjectsentiment analysisuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectnatural language processinguk
dc.subject.udc004.89uk
dc.titleСистема рекомендацій для користувачів на основі аналізу тональності тексту відгуківuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи