Система аналізу великих баз даних з використанням дерев розв’язків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБовсуновська, Катерина Сергіївна
dc.contributor.authorКравець, Олексій Володимирович
dc.date.accessioned2024-02-20T09:40:26Z
dc.date.available2024-02-20T09:40:26Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми. Дослідження має актуальність у контексті розвитку рекомендаційних систем як маркетингового інструменту, оскільки пропонує унікальних гібридний алгоритм функціонування системи, з одного боку, да надає доступ до використання системи малим та середнім бізнесам, з іншого боку. Проект надає підприємствам можливість доступу до високоякісних аналітичних інструментів, мінімізуючи потребу у значних інвестиціях у розвиток власних аналітичних відділів. Важливість цієї роботи полягає у використанні новітніх досягнень машинного навчання та штучного інтелекту для ефективнішої взаємодії бізнесів з клієнтами та збільшення обсягів продажів. Мета дослідження. Вдосконалення концепції, моделювання, конструювання та програмна реалізація спеціалізованої рекомендаційної системи, що використовує гібридну модель, джерелом даних для якої є експертні знання та додаткова інформація про лікарські засоби, включаючи склад, аналоги, протоколи лікування та оцінки їх успішності. Практичне значення одержаних результатів. Практичною цінністю такого рішення є якісне покращення маркетингових можливостей підприємств без необхідності побудови власної системи, модернізації обчислюваних потужностей, тощо. Економічні розрахунки доказують доцільність створення стартапу за напрямком магістерської дисертації
dc.description.abstractotherActuality of the topic. The study is actual in the context of developing recommendation systems as a marketing tool, as it proposes a unique hybrid algorithm for system operation, which on one hand, provides access to the system for small and medium businesses, and on the other hand, gives enterprises access to high-quality analytical tools, minimizing the need for significant investments in the development of their own analytical departments. The importance of this work lies in the use of the latest achievements in machine learning and artificial intelligence for more effective interaction of businesses with clients and increasing sales volumes. The purpose. Improvement of a concept, model, construct, and implementation of the specialized recommendation system that uses a hybrid model, with data sources including expert knowledge and additional information about medical drugs, including composition, analogs, treatment protocols, and assessments of their effectiveness. Practical significance of the obtained results. The practical value of such a solution is the qualitative improvement of the marketing capabilities of enterprises without the need to build their own system, modernize computing power, etc. Economic calculations prove the feasibility of creating a startup in the direction of the Master's thesis
dc.format.extent115 с.
dc.identifier.citationКравець, О. В. Система аналізу великих баз даних з використанням дерев розв’язків : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Кравець Олексій Володимирович. – Київ, 2024. – 115 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64750
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectранжування
dc.subjectсесія користувача
dc.subjectхмарна система
dc.subjectекспертний метод
dc.subjectгібридна модель
dc.subjectrecommendation system
dc.subjectranking
dc.subjectuser session
dc.subjectcloud system
dc.subjectexpert method
dc.subjecthybrid model
dc.subject.udc004.8:004.6:615
dc.titleСистема аналізу великих баз даних з використанням дерев розв’язків
dc.title.alternativeA system for analyzing large databases using decision trees
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Kravets_BS-21mp_magistr_2023-24.docx
Розмір:
2.22 MB
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

Магістерські роботи (БМК)
Магістерські роботи