Недашківська, Надія ІванівнаАндросов, Дмитро Васильович2022-09-212022-09-212022Андросов, Д. В. Нейромережева система генерації персоналізованих рекомендацій на основі динамічних вкладень графів : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Андросов Дмитро Васильович. - Київ, 2022. - 115 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/49940Магістерська дисертація: 114 с., 25 табл., 10 рис., 19 джерел, 1 додаток. Об’єктом дослідження є задача генерації контекстуальних рекомендацій. Предмет дослідження – алгоритми та моделі видачі контекстуальних рекомендацій. Мета дослідження полягає у аналізі алгоритмів видачі рекомендацій, що базуються на моделях матричної факторизації, а також алгоритмів, що використовують аппарат мереж глибокого навчання. Запропонована та розроблена модель рекомендаційних систем, що використовують аппарат глибоких перехресних нейронних мереж та мереж на основі механізму уваги. Дані моделі здатні швидко оброблювати послідовності дій користувача з об’єктами, враховуючи порядок виконаної дії, ознаку дії, характеристику суб’єкта та об’єкта, а також пов’язані з об’єктом суміжні позиції. Проведено порівняння запропонованої рекомендаційної системи з існуючими методами проектування рекомендаційних систем: машинами факторизації на основі байєсівського персоналізованого ранжування, машинами факторизації на основі методів змінних найменших квадратів та нейронними мережами на основі моделей довгої короткострокової пам’яті.ukрекомендаційна системаглибока та широка мережадовга короткострокова пам’ятьбайєсівське персоналізоване ранжуваннязмінні найменші квадративкладення графівдинамічні графові мережімашини факторизаціїмеханізм увагиглибоке навчанняrecommender systemdeep and cross networkslong short-term memorybayesian personalied rankingalternating least squaresgraph embeddingsdynamic graph networksfactorization machinesattention networksdeep learningMaster Thesis115 с.004.852