Лісовиченко, Олег ІвановичТюменцев, Іван Олегович2026-04-062026-04-062025Тюменцев, І. О. Методи та програмні засоби для аналізу музичних вподобань : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Тюменцев Іван Олегович. - Київ, 2025. - 201 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/79975Розмір пояснювальної записки – 119 аркушів, містить 64 ілюстрації, 10 таблиць, 2 додатки, 13 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему аналізу музичних уподобань користувачів у контексті стрімкого зростання обсягів музичних даних і популярності потокових сервісів. Показано особливості наявних підходів, їх сильні сторони та обмеження. Виявлено потребу в удосконаленні інструментів, здатних забезпечувати точну персоналізовану аналітику та підвищувати залученість користувачів. Мета дослідження. Основною метою є підвищення ефективності аналізу музичних уподобань користувачів шляхом використання сучасних методів обробки великих даних та формування персоналізованої музичної аналітики. Об’єкт дослідження: процес аналізу музичних уподобань користувачів. Предмет дослідження: методи та алгоритми обробки даних про музичні уподобання користувачів для формування персоналізованих рекомендацій. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: – Визначення вимоги до платформи для аналізу музичних уподобань; – Проектування архітектури веб платформи з урахуванням можливості інтеграції зі сторонніми музичними сервісами; – Реалізація інтерфейсів для збору та аналізу музичних уподобань; – Реалізація інструментів інтерактивної взаємодії з користувачем; – Перевірка ефективності. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що удосконалено методологію розробки вебдодатків для аналізу музичних уподобань користувачів шляхом інтеграції сучасних алгоритмів обробки великих даних, методів персоналізації рекомендацій та механізмів масштабованості й безпеки, що забезпечує підвищення точності та ефективності формування музичної аналітики. Результат досягнутий шляхом розробки прикладного програмного забезпечення. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому , що результати дослідження забезпечують покращення персоналізованих рекомендацій та аналітики для стрімінгових сервісів, музичної індустрії й користувачів, з можливістю адаптації під інші медіаплатформи. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського".201 с.ukцифрова платформаінтернет-сервісвебінструментрозробка додатківаналіз аудіоданихперсоналізовані рекомендаціїdigital platformonline serviceweb toolapplication developmentaudio data analysisuser-centric recommendationsMaster Thesis519.876.5, 78.01, 004.94