Недашківська, Надія ІванівнаГригор’єв, Андрій Володимирович2025-09-222025-09-222025Григор’єв, А. В. Гібридна рекомендаційна система з використанням текстів та відгуків користувачів : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Григор’єв Андрій Володимирович. – Київ, 2025. – 121 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76207Дипломна робота: 121 с., 9 рис., 7 табл., 2 дод., 18 джерел. Тема: Гібридна рекомендаційна система з використанням текстів та відгуків користувачів. У роботі досліджено проблему підвищення якості рекомендацій у системах, що орієнтуються як на відгуки користувачів, так і на вміст об’єктів. Реалізовано гібридну рекомендаційну систему, яка поєднує методи колаборативної фільтрації та контентно-орієнтовані підходи. Об’єкт дослідження: дослідження: процес формування персоналізованих рекомендацій у рекомендаційних системах. Предмет дослідження: моделі колаборативної та контентної фільтрації, їх інтеграція в гібридні системи, а також методи обробки текстової інформації. Мета роботи: розробити гібридну модель рекомендаційної системи, яка забезпечує високу точність передбачення уподобань користувачів шляхом поєднання кількох джерел інформації. Методи дослідження: методи машинного навчання, зокрема колаборативна фільтрація (SVD, ALS, LightFM, нейронна NCF-модель, time aware модель), обробка природної мови (TF-IDF, трансформер all-MiniLM-L6 v2), а також ансамблеве навчання (XGBoost). Результатом роботи є реалізація гібридної системи рекомендацій, яка демонструє покращену точність у порівнянні з окремими моделями. Розроблена система враховує як історію оцінок користувачів, так і семантичні ознаки описів фільмів.121 с.ukрекомендаційні системиколаборативна фільтраціяконтентно-орієнтовані методигібридна модельsvdalslightfmpytorchtime-aware рекомендаціїtf-idfsentence transformersxgboostBachelor Thesis