Система рекомендацій товарів інтернет-магазину за допомогою методів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorАнтонюк, Андрій Іванович
dc.contributor.authorШтанько, Андрій Олегович
dc.date.accessioned2020-01-14T15:21:02Z
dc.date.available2020-01-14T15:21:02Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenMaster's dissertation: 82 pages, 16 figures, 29 tables, 3 appendix, 10 sources. The urgency of the problem. Given the rapid development of marketing by large corporations, there is a need to develop marketing referral systems. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. It is part of the department's work in the development of neural networks and machine learning. The purpose and objectives of the study. This work is aimed at exploring machine learning algorithms to build an object analyzer and classifier based on a list of data available on the underlying system. Object of study. The recommendation system as a result of converting the processing method from static to method is based on machine learning technologies. Subject of study. Recommendation system Novelty of the obtained results. Getting a product that is able to learn from the data and provide more up-to-date recommendations.uk
dc.description.abstractukМагістерська 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.uk
dc.format.page82 с.uk
dc.identifier.citationШтанько, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/30811
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectінтеграційні системиuk
dc.subjectCRMuk
dc.subjectSalesforceuk
dc.subjectаналізаторuk
dc.subjectкласифікаторuk
dc.subjectінтернет-магазинuk
dc.subjectApexuk
dc.subjectтригериuk
dc.subjectREST APIuk
dc.subjectJavauk
dc.subjectSpring Bootuk
dc.subjectSlope-Oneuk
dc.subjectHerokuuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectintegration systemsuk
dc.subjectanalyzeruk
dc.subjectclassifieruk
dc.subjectonline storeuk
dc.subjecttriggersuk
dc.subject.udc004.89uk
dc.titleСистема рекомендацій товарів інтернет-магазину за допомогою методів машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Shtanko_magistr.docx
Розмір:
1.65 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи