Узагальнення методу колаборативної фільтрації з урахуванням семантичного та часового фактору

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.

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.