Для студентов СПбГУ по предмету ДругиеСистема комбинированных рекомендаций эстетичных изображений с применением коллаборативной фильтрацииСистема комбинированных рекомендаций эстетичных изображений с применением коллаборативной фильтрации
2024-08-102024-08-10СтудИзба
Курсовая работа: Система комбинированных рекомендаций эстетичных изображений с применением коллаборативной фильтрации
Описание
Оглавление
3
Введение
Объем информации, доступной в интернете, растет с каждым годом.
В связи с этим все большую популярность набирают рекомендательные системы. Их основная задача — автоматически предлагать пользовате-лям тот контент, который их заинтересует.
Рекомендательные системы полезны как пользователям, так и плат-формам. Автоматизация поиска и фильтрации контента позволяет поль-зователю тратить меньше времени на нерелевантную информацию и получать только самую интересную и актуальную. В идеальном случае рекомендательная система должна сразу выдавать человеку те элемен-ты, которые он сам бы выбрал, посмотрев все предлагаемые варианты. Чем проще пользователю найти подходящий контент, тем больше удо-вольствия он получает от использования сервиса. Что, в свою очередь, повышает его конкурентоспособность и может положительно влиять на конверсию.
Подбор и рекомендации похожих материалов особенно актуальны для современных дизайнеров. Первый этап работы над любым проек-том — это поиск и анализ других работ на схожие темы с целью вы-членения и заимствования успешных элементов и приемов. Из-за это-го дизайнеры вынуждены тратить много времени на просмотр и отсев нерелевантного контента. Поскольку даже в конкретной области дизай-нерских изображений множество доступных элементов слишком вели-ко для человеческого восприятия, остро стоит проблема необходимости рекомендательных систем.
Взаимодействие пользователя с рекомендательной системой в це-лом происходит по одному и тому же сценарию вне зависимости от ее внутреннего устройства. Пользователь смотрит на контент, предостав-ленный на платформе, и как
| Введение | 4 | ||
| 1. | Обзор | 6 | |
| 1.1. | Коллаборативная фильтрация . . . . . . . . . . . . . . . . | 6 | |
| 1.2. | Сохранение пользовательских действий . . . . . . . . . . | 9 | |
| 1.3. | Аутентификация........................ | 11 | |
| 1.4. | Выводы............................. | 12 | |
| 2. | Архитектура и реализация | 13 | |
| 2.1. | Архитектурасистемы..................... | 13 | |
| 2.2. | Инфраструктура поддержки пользователей . . . . . . . . | 15 | |
| 2.3. | Системааналитики...................... | 18 | |
| 2.4. | Модуль экспорта и обработки данных . . . . . . . . . . . | 19 | |
| 2.5. | Коллаборативная рекомендательная система . . . . . . . | 23 | |
| 2.6. | Коллаборативная фильтрация . . . . . . . . . . . . . . . . | 26 | |
| 3. | Апробация | 31 | |
| 3.1. | Методика проведения апробации . . . . . . . . . . . . . . | 31 | |
| 3.2. | Результатыапробации .................... | 32 | |
| 4. | Заключение | 34 | |
| Список литературы | 35 | ||
3
Введение
Объем информации, доступной в интернете, растет с каждым годом.
В связи с этим все большую популярность набирают рекомендательные системы. Их основная задача — автоматически предлагать пользовате-лям тот контент, который их заинтересует.
Рекомендательные системы полезны как пользователям, так и плат-формам. Автоматизация поиска и фильтрации контента позволяет поль-зователю тратить меньше времени на нерелевантную информацию и получать только самую интересную и актуальную. В идеальном случае рекомендательная система должна сразу выдавать человеку те элемен-ты, которые он сам бы выбрал, посмотрев все предлагаемые варианты. Чем проще пользователю найти подходящий контент, тем больше удо-вольствия он получает от использования сервиса. Что, в свою очередь, повышает его конкурентоспособность и может положительно влиять на конверсию.
Подбор и рекомендации похожих материалов особенно актуальны для современных дизайнеров. Первый этап работы над любым проек-том — это поиск и анализ других работ на схожие темы с целью вы-членения и заимствования успешных элементов и приемов. Из-за это-го дизайнеры вынуждены тратить много времени на просмотр и отсев нерелевантного контента. Поскольку даже в конкретной области дизай-нерских изображений множество доступных элементов слишком вели-ко для человеческого восприятия, остро стоит проблема необходимости рекомендательных систем.
Взаимодействие пользователя с рекомендательной системой в це-лом происходит по одному и тому же сценарию вне зависимости от ее внутреннего устройства. Пользователь смотрит на контент, предостав-ленный на платформе, и как
Характеристики курсовой работы
СПбГУСписок файлов
Система комбинированных рекомендаций эстетичных изображений с применением коллаборативной фильтрации.doc
Tortuga
10 августа 2024 в 06:09
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
