Платформа персоналізованих товарних рекомендацій на основі технологій машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська робота присвячена розробленню веб-платформи персоналізованих товарних рекомендацій на основі сучасних технологій машинного навчання. У системі використано гібридний алгоритм, що поєднує аналіз контентних характеристик товарів, поведінкових факторів користувача та текстову класифікацію на основі наївного баєсівського класифікатора. Результати роботи підтверджують покращення точності персоналізованих рекомендацій та можливість використання розробленого рішення в умовах реальних e-commerce сервісів.
Розроблена веб-платформа автоматично збирає та уніфікує дані з онлайн-магазинів, формує рекомендаційний профіль користувача та генерує персоналізовані товарні добірки. Гібридний алгоритм рекомендацій поєднує rule-based логіку з машинним навчанням (Naive Bayes), що забезпечує підвищення точності рекомендацій приблизно на 20 %. Клієнтська частина реалізована на React/Redux Toolkit, бекенд – на Node.js/Express із MongoDB. Система масштабована, швидкодіюча та готова до реального використання.
Опис
Ключові слова
рекомендаційна система, персоналізація, машинне навчання, Naive Bayes, Node.js, React, MongoDB, e-commerce
Бібліографічний опис
Баворовський, В. М. Платформа персоналізованих товарних рекомендацій на основі технологій машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Баворовський Вадим Миколайович. – Київ, 2025. – 113 с.