Яковлєв, Серній ВолодимировичКлименко, Iгор Михайлович2024-09-262024-09-262024Клименко, І. М. Аналіз, побудова і порівняння ефективності рекомендаційних систем : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Клименко Iгор Михайлович. - Київ, 2024. - 73 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69295В цiй дипломнiй роботi розглядається новий пiдхiд до рекомендацiй контенту, спрямований на вирiшення проблеми холодного старту шляхом побудови метамоделi з використанням стекингу рекурентних нейронних мереж. Мета роботи полягає у дослiдженнi ефективностi метамоделi для рекомендацiй контенту, об’єктом дослiдження є алгоритми рекомендацiй, а предметом — методи ансамблювання рекурентних нейронних мереж. Основнi результати дослiдження показують, що стекинг рекурентних нейронних мереж дозволяє значно покращити якiсть рекомендацiй у ситуацiях, коли початковi данi для навчання є обмеженими. Спочатку був побудований ансамбль рекомендативних моделей на великому наборi даних, а потiм метамодель була дообучена на меншому обсязi даних. Це дозволило досягти високої точностi та релевантностi рекомендацiй, навiть для нових користувачiв i нових продуктiв.73 c.ukстекiнгрекурентнi нейроннi мережiпроблема холодного стартурекомендацiйнi системи stackingrecurrent neural networkscold start problemrecommendation systemsBachelor Thesis