Яковлева, Алла ПетрівнаОлефіренко, Мирослав Олександрович2026-08-122026-08-122026Олефіренко, М. О. Розробка рекомендаційної системи для магазину комп’ютерних ігор : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Олефіренко Мирослав Олександрович. – Київ, 2026. – 111 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/82416Дипломна робота: 104 с., 13 рис., 15 табл., 2 додатки, 23 джерела. Об’єкт дослідження — процес автоматичного формування персоналізованих рекомендацій відеоігор на основі поведінкових та контентних даних користувачів. Предмет дослідження — методи колаборативної фільтрації, матричної факторизації та класифікації в задачі побудови рекомендаційних систем для ігрових платформ. Мета роботи — розробка та дослідження гібридної рекомендаційної системи для магазину комп’ютерних ігор на основі методів колаборативної фільтрації та машинного навчання. Методи дослідження — колаборативна фільтрація на основі косинусної подібності, алгоритми машинного навчання. Актуальність — потреба цифрових платформ дистрибуції відеоігор (зокрема Steam) у якісних персоналізованих рекомендаціях в умовах стрімкого зростання каталогів. Результати роботи — побудовано гібридну рекомендаційну систему та проведено її дослідження. Показано, що розширення набору ознак контентними характеристиками ігор підвищує якість класифікації відгуків. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження — використання текстів відгуків, застосування нейромережевої колаборативної фільтрації та розгортання вебсервісу для надання рекомендацій.111 с.ukрекомендаційна системаколаборативна фільтраціясингулярний розклад матрицімашинне навчанняградієнтний бустингранжуванняfeature engineeringsteamrecommender systemcollaborative filteringsingular value decompositionmachine learninggradient boostingrankingBachelor Thesis