Розробка гібридної рекомендаційної моделі у електронній комерції
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Усенко Дарина Олександрівна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Чорноус Галина Олександрівна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Усенко, Д. О. (2023). Розробка гібридної рекомендаційної моделі у електронній комерції [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/785
[ДСТУ] Усенко Д. О. Розробка гібридної рекомендаційної моделі у електронній комерції : кваліфікаційна робота бакалавра : 05 Соціальні та поведінкові науки / наук. кер. Г. О. Чорноус. Київ, 2023. 59 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/785 (дата звернення: 25.07.2026).
Об’єкт дослідження: рекомендаційні системи в сфері електронної комерції.
Мета дослідження: розробка алгоритму реалізації гібридної рекомендаційної системи на основі демографічної фільтрації з метою створення індивідуального списку товарів для користувача в умовах обмеженої кількості вхідних даних.
Методи дослідження: методи наукової абстракції, порівнянь, індукції та дедукції, методи аналізу та синтезу, методи фільтрації контенту, широкий спектр методів математичного моделювання, лінійної алгебри та дослідження операцій (техніки колаборативної фільтрації) та методи програмної реалізації математичного моделювання в програмному середовищі Python.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: полягає в систематизації теоретичних напрацювань та практики використання рекомендаційних систем в електронній комерції, розробці концепції побудови рекомендаційної системи на основі демографічної фільтрації, а саме місцерозташування користувача, а також її практичної реалізації.
Практична цінність: полягає у створенні гібридної рекомендаційної системи, яку можна застосовувати бізнесам у електронній комерції, зокрема тим, яким характерна велика залежність від місцерозташування користувача.
Мета дослідження: розробка алгоритму реалізації гібридної рекомендаційної системи на основі демографічної фільтрації з метою створення індивідуального списку товарів для користувача в умовах обмеженої кількості вхідних даних.
Методи дослідження: методи наукової абстракції, порівнянь, індукції та дедукції, методи аналізу та синтезу, методи фільтрації контенту, широкий спектр методів математичного моделювання, лінійної алгебри та дослідження операцій (техніки колаборативної фільтрації) та методи програмної реалізації математичного моделювання в програмному середовищі Python.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: полягає в систематизації теоретичних напрацювань та практики використання рекомендаційних систем в електронній комерції, розробці концепції побудови рекомендаційної системи на основі демографічної фільтрації, а саме місцерозташування користувача, а також її практичної реалізації.
Практична цінність: полягає у створенні гібридної рекомендаційної системи, яку можна застосовувати бізнесам у електронній комерції, зокрема тим, яким характерна велика залежність від місцерозташування користувача.
Галузі знань та спеціальності :
05 Соціальні та поведінкові науки
05 Соціальні та поведінкові науки::051 Економіка
Галузі науки і техніки (FOS) :
Соціальні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.99 MB
Контрольна сума :
(MD5):086c7d09bab06148b4e3543492f03dcf
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International