Створення веб-сервісу на основі рекомендаційних систем для сфери туризму

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorКочмар, Катерина Сергіївна
dc.date.accessioned2022-09-22T07:19:45Z
dc.date.available2022-09-22T07:19:45Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster's thesis: 151 p., 4 p., 58 fig., 23 tabl., 11 ref., 1 appendix. Object of research – Data on user preferences for restaurants, hotels and cultural and entertainment venues around the world. Subject of study – Machine learning methods for building recommender systems. Objectives of the study – Development of a service that will select the most relevant options for the organization of the holiday in accordance with the preferences and needs of users. Research methods – Machine learning methods, in particular: collaborative filtering and content recommender systems. The urgency is to attract technological support for hotels, restaurants and cultural and entertainment facilities in order to create individualized service products that will be in demand among the target audience of the hotel and restaurant business. Research results – the recommender system was built, consisting of three models of machine learning in each of the areas of research. In addition, a web service was implemented, which allows you to conveniently use the built models in commercial applications.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 151 с., 4ч., 58 рисунків, 23 табл., 11 джерел літератури, 1 додаток. Об’єкт дослідження – дані щодо уподобань користувачів стосовно ресторанів, готелів та культурно-розважальних закладів з різних країн світу. Предмет дослідження – методи машинного навчання для побудови рекомендаційних систем. Мета дослідження – розробка сервісу, який буде здійснювати підбір найбільш релевантних варіантів організації відпустки відповідно до вподобань та потреб користувачів. Методи дослідження – методи машинного навчання, а саме: колаборативна фільтрація та контентно-орієнтовані рекомендаційні системи. Актуальність полягає у залученні технологічної підтримки для готелів, ресторанів та культурно-розважальних закладів задля того, аби створити індивідуалізовані сервісні продукти, які будуть затребуваними серед цільової аудиторії готельно-ресторанного бізнесу. Результати дослідження – було побудовано рекомендаційну систему, що складається з трьох моделей машинного навчання відповідно до кожного з напрямків дослідження. Крім цього, було реалізовано веб-сервіс, який дозволяє зручно використовувати побудовані моделі при комерційному застосуванні.uk
dc.format.page151 с.uk
dc.identifier.citationКочмар, К. С. Створення веб-сервісу на основі рекомендаційних систем для сфери туризму : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Кочмар Катерина Сергіївна. - Київ, 2021. - 151 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49952
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectвеб-сервісuk
dc.subjectколаборативна фільтраціяuk
dc.subjectконтентно-орієнтовані рекомендаційні системиuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectweb serviceuk
dc.subjectcollaborative filtrationuk
dc.subjectcontent recommender systemsuk
dc.subject.udc004.042uk
dc.titleСтворення веб-сервісу на основі рекомендаційних систем для сфери туризмуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kochmar_magistr.pdf
Розмір:
2.79 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи