Показати скорочений опис матеріалу
Алгоритм знаходження найближчих користувачів шляхом їх класифікації у рекомендаційних системах
| dc.contributor.author | Малієнко, Єлизавета | |
| dc.date.accessioned | 2020-10-11T09:59:12Z | |
| dc.date.available | 2020-10-11T09:59:12Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/156372 | |
| dc.description | Предметом дослідження: методи колаборативної фільтрації та алгоритми рекомендаційних систем. Виходячи з обраних об’єкту та предметів дослідження метою дослідження є розробка структур даних, що дозволять мінімізувати витрати компанії та вдосконалити систему рекомендацій кінопродукції. Методи дослідження: спостереження, порівняння алгоритмів косинусної міри та міри Танімото, пояснення і прогнозування та когнітивний аналіз. В інформаційно-аналітичному розділі об’єкта управління розглянута детальна структура підприємства «ISDDesign», поетапна робота над проектом усієї команди, морфологічна та функціональна моделі. У спеціальному розділі розглянуті методи для вирішення поставлених задач: спостереження, порівняння алгоритмів косинусної міри та міри Танімото, пояснення і прогнозування та когнітивний аналіз. У проектному розділі розглянутий вдосконалений алгоритм рекомендаційної системи кінопродукції для компанії інформаційних технологій “ISDDesign” методом порівняння косинусної міри та міри Танімото. | ru_RU |
| dc.description.abstract | Об’єктом дослідження даної дипломної роботи виступає компанія інформаційних технологій “ISDDesign”. Предметом дослідження: методи колаборативної фільтрації та алгоритми рекомендаційних систем. Практична цінність: вдосконалений алгоритм системи рекомендацій дозволить знизити час на пошук цікавого контенту на ресурси. Розроблена рекомендаційна система дозволить підвищити трафік фільмів, які продаються. Даний алгоритм, на відміну від попереднього, дозволить знизити витрати за рахунок швидкої роботи нового алгоритму при великих масштабах графових баз даних користувачів та фільмів. Розроблена рекомендаційна система дозволить підвищити якість сервісного обслуговування фірми. | ru_RU |
| dc.language.iso | uk | ru_RU |
| dc.subject | трафік | ru_RU |
| dc.subject | алгоритм | ru_RU |
| dc.subject | пошук рішення | ru_RU |
| dc.title | Алгоритм знаходження найближчих користувачів шляхом їх класифікації у рекомендаційних системах | ru_RU |
| dc.title.alternative | ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи магістра студентки Малієнко Єлизавети Андріївни спеціальності 124 Системний аналіз | ru_RU |
| dc.type | Learning Object | ru_RU |
