Рекомендаційна інформаційна система на основі вподобань користувачів

Скорочена інформація про документ

dc.contributor.advisor	Попенко, Володимир Дмитрович
dc.contributor.author	Когулько, Олександр Сергійович
dc.date.accessioned	2019-02-01T15:54:56Z
dc.date.available	2019-02-01T15:54:56Z
dc.date.issued	2018
dc.description.abstracten	Master's dissertation: 94 pages., 19 Fig., 37 tabl., 1 addition, 36 sources. Topicality. Today, one of the most valuable resources of mankind is information. It occupies one of the central roles in the process of formation of modern society. With the advent of the Internet - the main storage of information has become the World Wide Web. But over time, its volumes began to grow much faster than computing capabilities for data processing. The amount of information on the Internet is so great that a person simply can not find what she really needs. In this regard, the development of a special system is urgent, which will recommend to user some elements that she deems advisable. Such a system will formulate its recommendations based on the behavior of users in the past and their preferences. This will allow users to save a large amount of time to find the content they need. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. The work was carried out at the Department of Automated Systems for Information Processing and Management of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky" within the theme «Effective methods of collaborative filtering based on the analysis of user behavior, reflected in "big data"» Purpose of the study is to improve the effectiveness of the recommendation system. To achieve the purpose, we need to accomplish following tasks: - review the existing methods and algorithms of the recommendation systems; - carry out a comparative analysis of various methods and algorithms of the recommendation systems; - formalize the problem of forming recommendations based on the hybrid approach; - develop an effective model for recommendation computing based on a hybrid approach; 6 - develop a prototype of the books recommendation system by using the aforementioned approaches; - perform the analysis of the results. The object of the research - the process of creating personal recommendations based on the preferences of users. Subject of research - methods and models for the formation of personal recommendations. The research methods used in this paper are based on the methods of information retrieval. The scientific novelty of the results is applying a hybrid approach to data filtering for the formation of personal recommendations. An approach is developed that combines data filtering based on content with collaborative and demographic filtering. Publications: the materials of the work are published in the theses of the international scientific and practical conference " Mathematical and imitation systems modelling MISM 2018" as well as within the framework of the All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students “The actual problems of informatization of management decisions” (APIMD 2018).	uk
dc.description.abstractuk	Магістерська дисертація: 94 с., 19 рис., 27 табл., 1 додаток , 36 джерел. Актуальність. Сьогодні, одним з найбільш цінних ресурсів людства – є інформація. Вона займає одну з центральних ролей у процесі формування сучасного суспільства. З виникненням Інтернету – основним сховищем інформації стала саме Всесвітня Мережа. Але з часом, її об’єми почали зростати значно швидше, ніж обчислювальні можливості, для обробки даних. Кількість інформації в Інтернеті настільки велика, що людина просто не здатна знайти те, що їй дійсно потрібно. У зв’язку з цим актуальною є розробка спеціальної системи, яка буде сама пропонувати користувачу деякі елементи, яка вона буде вважати доцільними. Така система буде формувати свої рекомендації на основі поведінки користувачів в минулому та їх вподобань. Це дозволить користувачам зекономити великий об’єм часу для пошуку необхідного контенту. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи колаборативної фільтрації, засновані на аналізі поведінки користувачів, відображеної в "big data"» Мета дослідження – підвищення ефективності роботи рекомендаційної системи. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: - виконати огляд існуючих методів та алгоритмів роботи рекомендаційних систем; - здійснити порівняльний аналіз різних методів та алгоритмів роботи рекомендаційних систем; - формалізувати задачу формування рекомендацій на основі гібридного підходу; - розробити ефективну модель формування рекомендацій на основі гібридного підходу; 4 - розробити прототип рекомендаційної системи книг, використовуючи вищезазначені підходи; - виконати аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження – процес формування особистих рекомендацій на основі вподобань користувачів. Предмет дослідження – методи та моделі формування особистих рекомендацій. Методи дослідження, застосовані у даній роботі, базуються на методах інформаційного пошуку. Наукова новизна одержаних результатів полягає у застосуванні гібридного підходу до фільтрації даних для формування особистих рекомендацій. Розроблено підхід, який поєднує в собі фільтрацію даних, на основі вмісту з колаборативною та демографічною фільтрацію. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в тезах міжнародної науково- практичній конференції «Математичне та імітаційне моделювання систем МОДС 2018» а також у рамках Всеукраїнська науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2018)	uk
dc.format.page	94 c.	uk
dc.identifier.citation	Когулько, О. С. Рекомендаційна інформаційна система на основі вподобань користувачів : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Когулько Олександр Сергійович. – Київ, 2018. – 94 c.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26184
dc.language.iso	uk	uk
dc.publisher.place	Київ.	uk
dc.subject	рекомендації	uk
dc.subject	колаборативна фільтрація	uk
dc.subject	фільтрація на основі вмісту	uk
dc.subject	релевантність	uk
dc.subject	міра схожості	uk
dc.subject	класифікація	uk
dc.subject	пошук	uk
dc.subject	рейтинг	uk
dc.subject	recommendations	uk
dc.subject	collaborative filtering	uk
dc.subject	content-based filtering	uk
dc.subject	relevantity	uk
dc.subject	classification	uk
dc.subject	opportunity	uk
dc.subject	search	uk
dc.subject	rating	uk
dc.subject.udc	004.023	uk
dc.title	Рекомендаційна інформаційна система на основі вподобань користувачів	uk
dc.type	Master Thesis	uk