Для студентов МГИМО по предмету ДругиеПрименение гибридных подходов в разработке рекомендательных системПрименение гибридных подходов в разработке рекомендательных систем
4,955921
2024-07-272024-07-27СтудИзба
Курсовая работа: Применение гибридных подходов в разработке рекомендательных систем
Описание
| Введение .................................. | 2 | |
| Постановказадачи............................. | 5 | |
| Обзорлитературы............................. | 6 | |
| Глава 1. Коллаборативная фильтрация . . . . . . . . . . . . . . . . . | 7 | |
| 1.1 | Фукции оценки качества ранжирования . . . . . . . . . . . . . | 7 |
| 1.2 | Матричноеразложение ...................... | 8 |
| 1.3 | Факторизационныемашины. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 9 |
| 1.4 | Модель LightFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 11 |
| 1.5 | Обучениеранжированию ..................... | 12 |
| Глава2.Контентнаямодель ....................... | 15 | |
| 2.1 | Деревьяпринятиярешений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 15 |
| 2.2 | Градиентный бустинг в задаче рекомендации . . . . . . . . . . | 18 |
| Глава 3. Гибридная рекомендательная система . . . . . . . . . . . . . | 22 | |
| 3.1 | Гибридизация............................ | 22 |
| 3.2 | Наборданных ........................... | 23 |
| 3.3 | Построение решения задачи рекомендации . . . . . . . . . . . | 24 |
| 3.4 | Результаты ............................. | 27 |
| Выводы................................... | 29 | |
| Заключение................................. | 30 | |
| Списоклитературы ............................ | 31 | |
| Приложение ................................ | 33 | |
1
Введение
На сегодняшний день количество информации и сервисов, предостав-лющих её, стремительно растут. И пользователь сталкивается с проблемой выбора релевантной для него информации. Эту задачу и решают рекомен-дательные системы.
Определение. Рекомендательные системы – одно из приложений ма-шинного обучения, задачей которой является предоставление пользовате-лю рекомендаций относительно товаров, которые могли бы ему понравить-ся.
Приведем несколько примеров рекомендательных систем из разных областей:
Видеостриминговые сервисы: Netflix, YouTube.
Музыкальные сервисы: Spotify, Apple Music.
Новостные сайты: BuzzFeed.
Социальные сети: Facebook.
Большинство данных сервисов становятся популярными именно бла-годаря системам рекомендаций. Например, музыкальный сервис Spotify 1 каждый день предлагает множество персонализированных подборок каж-дый день.
Наиболее популярными являются следующие 2 класса рекоменда-тельных систем:
Ориентированные на контент. Такие системы ориентируются на харак-теристики объектов и профиле пользователя.
Коллаборативная фильтрация. Данный
Характеристики курсовой работы
МГИМОСписок файлов
Применение гибридных подходов в разработке рекомендательных систем.doc
Tortuga
27 июля 2024 в 23:39
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
