Репозитарій КНУ
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Репозитарій КНУ
  • Фонди & Зібрання
  • Статистика
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
 
  • Деталі
Параметри

Узагальнення методу колаборативної фільтрації з урахуванням семантичного та часового фактору

Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Шелякін Гліб Вячеславович
Мова основного тексту :
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4961
Цитування :
Шелякін Г. В. Узагальнення методу колаборативної фільтрації з урахуванням семантичного та часового фактору : кваліфікаційна робота ... магістра : 124 Системний аналіз / Шелякін Гліб Вячеславович. - Київ, 2023. - 65 с.
Об’єктом дослідження є метод колаборативної фільтрації контенту на основі порівняння об’єктів рекомендацій.
Предметом дослідження є використання часового та семантичного фактору, а також кластеризації даних як засобів впливу на кінцевий результат рекомендацій та покращення якості рекомендованого контенту.
Метою роботи є узагальнити метод колаборативної фільтрації з використанням часового фактору, семантичної подібності та кластеризації даних для покращення якості рекомендацій.
Методи розроблення: наївний метод колаборативної фільтрації; модифікований метод колаборативної фільтрації з урахуванням часового фактору; модифікований метод колаборативної фільтрації з урахуванням семантичної близькості, використовуючи пакет spaCy; метод кластерного аналізу HDBSCAN.
Інструменти розроблення: безкоштовне, вільно поширюване інтегроване середовище розробки VSCode, мова програмування Python.
Значимість роботи полягає в удосконаленні алгоритму рекомендацій шляхом інтегрування часового та семантичного факторів, а також методу кластерного аналізу з метою зменшення навантаження на систему та покращення якості рекомендацій шляхом відсіювання непотрібного контенту та збереження контексту під час рекомендацій.
Узагальнення алгоритму колаборативної фільтрації з використанням часового та семантичного фактору, а також методу кластерного аналізу, може знайти своє практичне застосування у сервісах інтернет-речей, як от стрімінговий сервіс, інтернет магазин тощо.
Галузі знань та спеціальності :
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

947.3 KB

Контрольна сума:

(MD5):08a9e64a27a86eb19e9ccd2f7391a405

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC

Налаштування куків Політика приватності Угода користувача Надіслати відгук

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

(044) 239-33-30

ir.library@knu.ua