Розробка рекомендаційної системи для магазину комп’ютерних ігор
Вантажиться...
Дата
2026
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 104 с., 13 рис., 15 табл., 2 додатки, 23 джерела.
Об’єкт дослідження — процес автоматичного формування персоналізованих рекомендацій відеоігор на основі поведінкових та контентних даних користувачів. Предмет дослідження — методи колаборативної фільтрації, матричної факторизації та класифікації в задачі побудови рекомендаційних систем для ігрових платформ. Мета роботи — розробка та дослідження гібридної рекомендаційної системи для магазину комп’ютерних ігор на основі методів колаборативної фільтрації та машинного навчання. Методи дослідження — колаборативна фільтрація на основі косинусної подібності, алгоритми машинного навчання. Актуальність — потреба цифрових платформ дистрибуції відеоігор (зокрема Steam) у якісних персоналізованих рекомендаціях в умовах стрімкого зростання каталогів. Результати роботи — побудовано гібридну рекомендаційну систему та проведено її дослідження. Показано, що розширення набору ознак контентними характеристиками ігор підвищує якість класифікації відгуків. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження — використання текстів відгуків, застосування нейромережевої колаборативної фільтрації та розгортання вебсервісу для надання рекомендацій.
Опис
Ключові слова
рекомендаційна система, колаборативна фільтрація, сингулярний розклад матриці, машинне навчання, градієнтний бустинг, ранжування, feature engineering, steam, recommender system, collaborative filtering, singular value decomposition, machine learning, gradient boosting, ranking
Бібліографічний опис
Олефіренко, М. О. Розробка рекомендаційної системи для магазину комп’ютерних ігор : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Олефіренко Мирослав Олександрович. – Київ, 2026. – 111 с.