Дослідження і розробка рекомендаційних систем на основі асоціативних правил

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗдор Владислав
dc.date.accessioned2024-05-01T07:57:43Z
dc.date.available2024-05-01T07:57:43Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractУ рамках роботи розглянуто популярний метод інтелектуального аналізу даних, що полягає у побудові асоціативних правил, що ґрунтуються на частих множинах. Також аналізуються методи засновані на коллаборативній фільтрації та запропоновано алгоритм, особливості якого є орієнтація на рекомендації користувачам, з унікальними перевагами. Порівняння методів проводитиметься з використанням даних MoviLens. Представлено опис використовуваних даних. Виконана формалізація використовуваних підходів, а саме, асоціативні правила, колаборативна фільтрація та описано використаний алгоритм. Порівняння результатів роботи вищеописаних алгоритмів і висновки. Розроблено та проаналізовано приклад роботи рекомендаційної системи відбору відеоматеріалів на основі асоціативних правил та колаборативної фільтрації, що забезпечило підвищення швидкодії та якості надання рекомендації. Також виконано економічний розрахунок та розглянуто питання охорони праці.
dc.identifier.otherспеціальність 123 "Комп’ютерна інженерія", освітня програма «Комп’ютерні системи та мережі»
dc.identifier.urihttps://card-file.ontu.edu.ua/handle/123456789/28105
dc.publisherОНТУ, кафедра комп’ютерної інженерії
dc.subjectрекомендаційні системи
dc.subjectасоціативні правила
dc.titleДослідження і розробка рекомендаційних систем на основі асоціативних правил
dc.typeThesis
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ONTU_QWM_123_2023_ZDOR_V_O_TP.pdf
Розмір:
2.02 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
123-Комп'ютерна iнженерiя