Олещенко, Любов МихайлівнаВернік, Михайло Олексійович2023-01-162023-01-162022Вернік, М. О. Програмний метод створення рекомендаційної системи з використанням метаевристичних методів оптимізації : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Вернік Михайло Олексійович. – Київ, 2022. – 167 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/51873На сьогодні більшість сервісів мережі Інтернет побудовані з використанням надання рекомендацій користувачеві – рекомендацій товару (e- commerce), фільмів (Netflix), мобільних додатків (App Store, Play Market), коду (GithubCopilot). Ціль кожного із рішень визначається, насамперед, бізнесом, які, у свою чергу, визначаються потребами користувача. Наявні програмні рішення використовують класичні методи оптимізації нейронних мереж для побудови рекомендаційних систем. У даній роботі запропоновано новий метод створення рекомендаційної системи для рекреаційної сфери із використанням методів метаевристичної оптимізації, з реалізацією її в мобільному застосунку “Entertainment Planner”. Запропонований метод використовує за основу нейро-колабортивний фільтр з методами метаевристичної оптимізації (MOA), що забезпечує швидку збіжність та знаходження виходу з локальних пасток функції, завдяки чому отримано результат покращення точності вибору користувачем подій на 6-8% при використанні повного сету алгоритмів MOA у порівнянні з наявними методами. Для реалізації запропонованого програмного методу розроблено мобільний застосунок з використанням технологій Flutter, Firebase API, REST API з реалізацією програмного продукуту в Google Play та App Store. Для реалізації нейронної мережі створення психологічного портрету користувача використано технології Python, TensorFlow, PyTorch.ukпрограмне забезпеченнярекомендаційна системаметаевристичні методи оптимізаціїпсихологічний портрет користувачанейронні мережіsoftwarerecommender systemmetaheuristic methods of optimizationuser psychological portraitneural networksMaster Thesis167 с.004.413