Недашківська, Надія ІванівнаЛавріненко, Вероніка Олександрівна2025-02-042025-02-042024Лавріненко, В. О. Рекомендаційна система на основі аналізу бази даних транзакцій : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Лавріненко Вероніка Олександрівна. - Київ, 2024. - 91 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72346Магістерська дисертація: 91 с., 30 рис., 22 табл., 1 додаток, 14 джерел. Об’єкт досліджень – персоналізація послуг на основі аналізу бази даних транзакцій. Предмет досліджень – алгоритми Apriori, FP-Growth, MaxEclat, TopDown, MaxClique, AprClique. Мета роботи – розробка рекомендаційної системи на основі алгоритмів асоціативного аналізу для генерації рекомендацій товарів. У даній роботі присутній огляд предметної області, застосованих методів асоціативного аналізу; опис створеного програмного продукту, оцінка якості за допомогою метрик та реалізація стартап-проекту. Була проведена оцінка якості створеної рекомендаційної системи та алгоритмів асоціативного аналізу. За допомогою цих підходів вдалося підвищити точність рекомендацій, що сприяє покращенню користувацького досвіду та збільшенню ефективності роботи системи. Програмне забезпечення реалізовано на мові Python, що дозволяє здійснювати обробку великих обсягів даних, генерувати асоціативні правила та оцінювати їхню ефективність. Використання таких алгоритмів, як Apriori, FP-Growth, MaxEclat, TopDown, MaxClique, AprClique дозволило створити оптимізовану рекомендаційну систему, що враховує особливості транзакційного середовища. Наукова новизна роботи полягає у поєднанні класичних алгоритмів асоціативного аналізу із сучасними підходами для створення оптимізованої рекомендаційної системи.91 с.ukрекомендаційна системабази даних транзакційалгоритмиfp-growthapriorimaxeclattopdownmaxcliqueaprcliquerecommendation systemtransaction databasealgorithmsMaster Thesis303.732.4