Попенко, Володимир ДмитровичКогулько, Олександр Сергійович2019-02-012019-02-012018Когулько, О. С. Рекомендаційна інформаційна система на основі вподобань користувачів : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Когулько Олександр Сергійович. – Київ, 2018. – 94 c.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26184Магістерська дисертація: 94 с., 19 рис., 27 табл., 1 додаток , 36 джерел. Актуальність. Сьогодні, одним з найбільш цінних ресурсів людства – є інформація. Вона займає одну з центральних ролей у процесі формування сучасного суспільства. З виникненням Інтернету – основним сховищем інформації стала саме Всесвітня Мережа. Але з часом, її об’єми почали зростати значно швидше, ніж обчислювальні можливості, для обробки даних. Кількість інформації в Інтернеті настільки велика, що людина просто не здатна знайти те, що їй дійсно потрібно. У зв’язку з цим актуальною є розробка спеціальної системи, яка буде сама пропонувати користувачу деякі елементи, яка вона буде вважати доцільними. Така система буде формувати свої рекомендації на основі поведінки користувачів в минулому та їх вподобань. Це дозволить користувачам зекономити великий об’єм часу для пошуку необхідного контенту. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи колаборативної фільтрації, засновані на аналізі поведінки користувачів, відображеної в "big data"» Мета дослідження – підвищення ефективності роботи рекомендаційної системи. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: - виконати огляд існуючих методів та алгоритмів роботи рекомендаційних систем; - здійснити порівняльний аналіз різних методів та алгоритмів роботи рекомендаційних систем; - формалізувати задачу формування рекомендацій на основі гібридного підходу; - розробити ефективну модель формування рекомендацій на основі гібридного підходу; 4 - розробити прототип рекомендаційної системи книг, використовуючи вищезазначені підходи; - виконати аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження – процес формування особистих рекомендацій на основі вподобань користувачів. Предмет дослідження – методи та моделі формування особистих рекомендацій. Методи дослідження, застосовані у даній роботі, базуються на методах інформаційного пошуку. Наукова новизна одержаних результатів полягає у застосуванні гібридного підходу до фільтрації даних для формування особистих рекомендацій. Розроблено підхід, який поєднує в собі фільтрацію даних, на основі вмісту з колаборативною та демографічною фільтрацію. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в тезах міжнародної науково- практичній конференції «Математичне та імітаційне моделювання систем МОДС 2018» а також у рамках Всеукраїнська науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2018)ukрекомендаціїколаборативна фільтраціяфільтрація на основі вмістурелевантністьміра схожостікласифікаціяпошукрейтингrecommendationscollaborative filteringcontent-based filteringrelevantityclassificationopportunitysearchratingMaster Thesis94 c.004.023