Рекомендаційна система з використанням методів машинного навчання для надання персоналізованих рекомендацій в реальному часі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОтрох, Сергій Іванович
dc.contributor.authorМакашин, Михайло Сергійович
dc.date.accessioned2020-09-28T14:14:43Z
dc.date.available2020-09-28T14:14:43Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe purpose of the work is to analyze existing machine learning methods and recommendation systems, develop a new recommendation system that will combine a collaborative recommendation system and content-based recommendation system, develop a web application that will have a userfriendly interface and demonstrate the recommendation system. For the tasks set, the roll-out was formed, the designation of the structure was as follows: — analyze the subject area, tools for implementation — design a model for adding collaborative recommendations based on the user experience — determining the movie that the user is most likely to like based on previous decisions made by other users. — determining the similarity of films according to his description — the ability to provide personalized recommendations to the user — development of a web-based system with an integrated system To solve the tasks, Python programming languages, Javascript, machine learning algorithms were used: — alternative least square — low-dimensional matrix factorization — neural networks for the representation of words in a vector.uk
dc.description.abstractruЦель работы - анализ существующих методов машинного обучения и рекомендательных систем, разработка новой рекомендательной системы, которая будет сочетать в себе колаборативних рекомендательную систему и на основе содержания, разработка веб-приложения, которое будет иметь удобный интерфейс и демонстрировать работу рекомендательной системы. Для решения поставленной задачи был сформирован перечень задач, которые определили структуру исследования: - проанализировать предметную область, определить инструменты для программной реализации - спроектировать модель для предоставления колаборативних рекомендаций и на основе содержания - определение фильма, который с наибольшей вероятностью понравится пользователю на основе предыдущих принятых решений другими пользователями - определение сходства фильмов с его описанием - возможность предоставления персонализированных рекомендаций пользователю - разработка веб-приложения с интеграцией системы Для решения поставленных задач, использовались языка программирования Python, Javascript, алгоритмы машинного обучения, а именно: - чередование наименьших квадратов для реализации колаборативних рекомендательной системы - низкоразмерных факторизация матриц - нейронные сети для репрезентации слов в вектор.uk
dc.description.abstractukМета роботи — аналіз існуючих методів машинного навчання і рекомендаційних систем, розробка нової рекомендаційної системи, яка буде поєднувати у собі колаборативну рекомендаційну систему та на основі вмісту, розробка веб-додатку, який буде мати зручний інтерфейс та демонструватиме роботу рекомендаційної системи. Для вирішення поставленої задачі було сформовано перелік завдань, які визначили структуру дослідження: — проаналізувати предметну область, визначити інструменти для програмної реалізації — спроектувати модель для надання колаборативних рекомендацій та на основі вмісту — визначення фільму, який з найбільшої вірогідністю сподобається користувачу на основі попередніх прийнятих рішень іншими користувачами — визначення подібності фільмів за його описом — можливість надання персоналізованих рекомендацій користувачу — розробка веб-додатку з інтеграцією системи Для розв’язання поставлених задач, використовувались мови програмування Python, Javascript, алгоритми машинного навчання, а саме: — чергування найменших квадратів для реалізації колаборативної рекомендаційної системи — низькорозмірна факторизація матриць — нейронні мережі для репрезентації слів у вектор.uk
dc.format.page70 с.uk
dc.identifier.citationМакашин, М. С. Рекомендаційна система з використанням методів машинного навчання для надання персоналізованих рекомендацій в реальному часі : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки та інформаційні технології / Макашин Михайло Сергійович. – Київ, 2020. – 70 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36451
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнизькорозмірна факторизація матрицьuk
dc.subjectколаборативна рекомендаційна системаuk
dc.subjectсистема рекомендацій на основі вмістуuk
dc.subjectчергування найменших квадратівuk
dc.titleРекомендаційна система з використанням методів машинного навчання для надання персоналізованих рекомендацій в реальному часіuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Makashyn_bakalavr.pdf
Розмір:
12.94 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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

Бакалаврські роботи (АПЕПС)
Бакалаврські роботи