Використання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту
Loading...
Date
2024
Authors
Advisor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Abstract
Магістерська дисертація: 105с., 16 рис., 25 табл., додаток, 20 посилань
Тема магістерської дисертації: «Використання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту ».
Мета роботи - розробка рекомендаційної системи на основі сучасних методів машинного навчання для надання персоналізованих рекомендацій користувачам платформи електронної комерції.
Об’єкт дослідження - створення рекомендаційної системи транспорту, яка використовує методи штучного інтелекту для аналізу та обробки даних про користувачів та транспортні засоби з метою надання персоналізованих рекомендацій.
Предмет дослідження - методи та алгоритми рекомендаційних систем, що використовуються для покращення процесу вибору транспорту користувачами на маркетплейсах.
Для досягнення мети були поставлені такі задачі:
− аналіз предметної області та доступних даних;
− порівняння існуючих підходів до побудови рекомендаційних систем;
− адаптація вибраного методу під специфіку платформи;
− розробка програмної реалізації рекомендаційної системи;
− оцінка ефективності моделі.
Програмний продукт реалізовано з використанням мови програмування Python який надає широкий спектр бібліотек для навчання нейронних мереж та аналізу даних.
Description
Keywords
нейронні мережі, рекомендаційна система, машинне навчання, транспортна галузь, аналіз даних, neural networks, recommendation system, machine learning, transport industry, data analysis
Citation
Поліщук, М. С. Використання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Поліщук Максим Сергійович. - Київ, 2024. - 105 с.