Система персоналізованої рекомендації новин на основі текстових характеристик контенту
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 123 с., 20 рис., 8 табл., 30 посилань, додаток.
Об’єктом дослідження є система персоналізованої рекомендації новин. Предметом дослідження є методи та моделі побудови рекомендаційних систем з використанням текстових характеристик контенту. Метою роботи є розробка та оцінка ефективності системи персоналізованих рекомендацій новин, яка враховує текстові особливості контенту та поведінкові дані користувачів. У дипломній роботі оглянуто сучасні підходи до побудови рекомендаційних систем, зокрема контентну, колаборативну фільтрацію та гібридні методи. Проаналізовано переваги та недоліки кожного з підходів у контексті рекомендації новин. Розглянуто традиційні алгоритми (Factorization Machines, FFM) і сучасні нейронні архітектури (DKN), що використовують графи знань та механізм уваги. Розроблено програмну систему персоналізованої рекомендації новин на основі текстових характеристик. Здійснено попередню обробку набору даних, що включає новинні статті та поведінкову інформацію користувачів. Виконано побудову та навчання моделей FFM і DKN. Проведено оцінку ефективності моделей за допомогою відповідних метрик точності. Отримано результати, що демонструють перевагу нейромережевої моделі DKN у контексті коротких текстів і проблеми семантичної неоднозначності.
Опис
Ключові слова
глибоке навчання, ембендинги, модель dkn, xlearn, pytorch, проблема холодного старту, граф знань, механізм уваги, python
Бібліографічний опис
Старокожко, А. О. Система персоналізованої рекомендації новин на основі текстових характеристик контенту : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Старокожко Антон Олегович. – Київ, 2025. – 123 с.