Рекомендаційна система на основі аналізу бази даних транзакцій

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorБілошиста, Елісавета Георгіївна
dc.date.accessioned2023-09-08T17:27:13Z
dc.date.available2023-09-08T17:27:13Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломнa робота: 102 с., 50 рис., 9 табл., 2 додатки, 15 джерел. Мета дослідження – розробка рекомендаційної системи для аналізу баз даних транзакцій. Об’єкт дослідження - рекомендаційні системи товарів. Предмет дослідження - методи та алгоритми для розробки рекомендаційної системи на основі аналізу баз даних транзакцій. Методи дослідження - методи інтелектуального аналізу даних для аналізу ринкового кошика. У роботі проаналізовані основні методи побудови асоціативних правил, які активно використовує рекомендаційна система для побудови рекомендацій. Також оглянуто приклади застосування рекомендаційних систем в сучасних корпораціях. Результати даної дипломної роботи рекомендовано використовувати тоді, коли необхідно розробити систему рекомендацій товарів, проаналізувавши базу даних транзакцій. Практичним результатом даної дипломної роботи стала рекомендаційна система, яка поєднує в собі основні принципи аналізу ринкового кошика, і може використовуватись в онлайн-ретейлингу. Шляхи подальшого розвитку дослідження - варто звернути увагу на якісний попередній аналіз даних, аби обрати той алгоритм для побудови асоціативних правил, який найкраще підійде обраному набору даних.uk
dc.description.abstractotherBachelor thesis: 102 pages, 50 figures, 9 tables, 2 appendixes, 15 sources. The purpose of the study is to develop a recommender system for the analysis of transaction databases. The object of research is product recommendation systems. The subject of research is methods and algorithms for the development of a recommender system based on the analysis of transaction databases. Research methods - methods of data mining for market basket analysis. The paper analyses the main methods of building associative rules, which are actively used by the recommender system to build recommendations. Examples of the use of recommender systems in modern corporations are also reviewed. The results of this thesis are recommended to be used when it is necessary to develop a product recommendation system after analysing the transaction database. The practical result of this thesis was a recommendation system that combines the main principles of market basket analysis and can be used in online retailing. Ways of further research development - it is worth paying attention to a qualitative preliminary data analysis in order to choose the algorithm for building associative rules that will best suit the selected data set.uk
dc.format.extent102 с.uk
dc.identifier.citationБілошиста, У. Г. Рекомендаційна система на основі аналізу бази даних транзакцій : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Білошиста Елісавета Георгіївна. - Київ, 2023. - 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60104
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрекомендаційні системиuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectасоціативні правилаuk
dc.subjectчасті набори данихuk
dc.subjectаналіз ринкового кошикаuk
dc.subjectrecommender systemsuk
dc.subjectdata mininguk
dc.subjectassociative rulesuk
dc.subjectfrequent data setsuk
dc.subjectmarket basket analysisuk
dc.titleРекомендаційна система на основі аналізу бази даних транзакційuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи