Недашківська, Надія ІванівнаАртеменко, Євгеній Вячеславович2026-02-022026-02-022025Артеменко, Є. В. Рекомендаційні системи з використанням текстів оглядів користувачів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Артеменко Євгеній Вячеславович . – Київ, 2025. – 82 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78594Магістерська дисертація: 82 с., 16 рис., 35 табл., 1 додаток, 21 джерело. Об'єкт дослідження – прогнозування рейтингів користувачів на основі текстових оглядів користувачів та метаданих товарів. Предмет дослідження – моделі колаборативної фільтрації (SVDpp, CoClustering, KNNBaseline, SlopeOne), методи векторизації тексту (TF-IDF, Word2Vec, SBERT), методи сентимент-аналізу (VADER, TextBlob), моделі регресії (Random Forest, XGBoost, Linear Regression), ансамблева гібридна рекомендаційна система на основі стекінгу. Мета дослідження – розробити ансамблеву гібридну рекомендаційну систему на основі стекінгу, порівняти вплив нових ознак на формування прогнозів, порівняти результати прогнозів базових методів колаборативної фільтрації та ансамблевих гібридних рекомендаційних систем на основі метрик якості (MSE, RMSE, MAE). Новизна – розробка методу формування ознак, який поєднує сентимент-аналіз, векторні подібності та прогнози методів колаборативної фільтрації, а також застосування цих ознак моделями регресії у задачі прогнозування рейтингу82 с.ukрекомендаційна системагібридна фільтраціявекторизація текстівсентимент-аналізколаборативна фільтраціяMaster Thesis004.8+004.9+303.732.4