Гібридна рекомендаційна система підбору книг з застосуванням динамічних коефіцієнтів
Loading...
Date
2024
Authors
Advisor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Abstract
Традиційні підходи до побудови рекомендаційних систем мають обмеження, такі як проблема холодного старту та недостатня адаптивність до змінних уподобань користувачів. Розробка гібридної системи дозволяє підвищити точність рекомендацій і забезпечити індивідуальний підхід до користувача, що є важливим для розвитку сучасних інформаційних технологій у галузі. Метою роботи є спрощення процесу пошуку книг для користувачів із різними вподобаннями та підвищення точності рекомендацій. Це відбудеться шляхом інтеграції колаборативної і контентної фільтрації з використанням динамічних коефіцієнтів. Це дозволить враховувати як історичну взаємодію користувачів із системою, так і поточні зміни у їхній поведінці. Об’єкт дослідження – платформи та сервіси для підбору книг. Предмет дослідження – системи фільтрації інформації. Методи дослідження. Для визначення схожості між книгами та користувачами використано метрику косинус подібності. Для визначення вагів впливу використано методи машинного навчання. Для визначення якості та точності системи використано метод абсолютної похибки та середньоквадратичної помилки. Наукова новизна роботи полягає в розробці оновленого типу гібридної системи, що використовує змішувач з динамічними вагами впливу, розрахованими на основі користувацької активності. У результаті порівняння з традиційним змішувачем, розроблена система показала точність на 1,7–10% вищу, залежно від початкових умов.
Description
Keywords
Рекомендаційна система, динамічні коефіцієнти, база даних, нейронна мережа, масові операції
Citation
Петренко, В. В. Гібридна рекомендаційна система підбору книг з застосуванням динамічних коефіцієнтів : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Петренко Владислав Вікторович. – Київ, 2024. – 125 с.