Система рекомендацій товарів інтернет-магазину за допомогою методів машинного навчання
Ескіз недоступний
Дата
2019
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 82 с., 16 рис., 29 табл., 3 додатка, 10 джерел.
Актуальність проблеми. Зважаючи на стрімкий розвиток маркетингу великих корпорацій, виникає необхідність у розвитку маркетингових рекомендаційних систем.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Є частиною роботи кафедри у напрямку розвитку нейронних мереж та машинного навчання.
Мета і задачі дослідження. Данна робота націлена на дослідження алгоритмів машинного навчання для побудови аналізатора та класифікатора об’єктів за певнім переліком даних наявних на основній системі.
Об’єкт дослідження. Рекомендаційна система як результат перетворення методу обробки зі статичного в метода заснований на технологіях машинного навчання.
Предмет дослідження. Рекомендаційна система
Новизна одержаних результатів. Отримання продукту який здатний навчатися на даних та видавати більш актуальні результати рекомендацій.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, інтеграційні системи, CRM, Salesforce, аналізатор, класифікатор, інтернет-магазин, Apex, тригери, REST API, Java, Spring Boot, Slope-One, Heroku, machine learning, integration systems, analyzer, classifier, online store, triggers
Бібліографічний опис
Штанько, А. О. Система рекомендацій товарів інтернет-магазину за допомогою методів машинного навчання : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Штанько Андрій Олегович. – Київ, 2019. – 82 с.