Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Безлепкин, А. П. - Исследование алгоритмов гибридных рекомендательных систем новостного контента
Безлепкин, А. П. - Исследование алгоритмов гибридных рекомендательных систем новостного контента
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Безлепкин, А. П.
Исследование алгоритмов гибридных рекомендательных систем новостного контента : студенческая научная работа
Издательство: [Б. и.], 2021 г.
ISBN отсутствует
Автор: Безлепкин, А. П.
Исследование алгоритмов гибридных рекомендательных систем новостного контента : студенческая научная работа
Издательство: [Б. и.], 2021 г.
ISBN отсутствует
На полку
Электронный ресурс
Безлепкин, А. П.
Исследование алгоритмов гибридных рекомендательных систем новостного контента : студенческая научная работа / Севастопольский государственный университет. – Севастополь : [Б. и.], 2021. – 147 с. : ил., табл., схем. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=618893. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр. в кн . – На рус. яз.
В данной работе приведен анализ существующих подходов, используемых в рекомендательных системах, анализ информационных потребностей системы, предложена наиболее оптимальная модель рекомендательной системы новостного контента в соответствии с условиями поставленной задачи, описан комплекс мероприятий по формированию архитектуры комплекса инструментального программного обеспечения, осуществлен процесс оптимизации и тестирования системы. В ходе работы использованы результаты собственных научных публикаций, включающих изучение рекомендательных систем новостного контента, изучение принципов оптимизации процессов управления данными и применения синтетических данных при разработке и тестировании программного обеспечения.Разработанная гибридная рекомендательная система конвейерного типа, объединяет подходы Context-aware и Content-based и предоставляет рекомендации, используя одноранговый подход. Система состоит из двух основных блоков, а именно программного обеспечения, работающего на стороне клиентского вычислительного устройств и программного обеспечения выполняющегося на стороне сервера. Разработанная система преимущественно работает на стороне клиентского устройства.
Безлепкин, А. П.
Исследование алгоритмов гибридных рекомендательных систем новостного контента : студенческая научная работа / Севастопольский государственный университет. – Севастополь : [Б. и.], 2021. – 147 с. : ил., табл., схем. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=618893. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр. в кн . – На рус. яз.
В данной работе приведен анализ существующих подходов, используемых в рекомендательных системах, анализ информационных потребностей системы, предложена наиболее оптимальная модель рекомендательной системы новостного контента в соответствии с условиями поставленной задачи, описан комплекс мероприятий по формированию архитектуры комплекса инструментального программного обеспечения, осуществлен процесс оптимизации и тестирования системы. В ходе работы использованы результаты собственных научных публикаций, включающих изучение рекомендательных систем новостного контента, изучение принципов оптимизации процессов управления данными и применения синтетических данных при разработке и тестировании программного обеспечения.Разработанная гибридная рекомендательная система конвейерного типа, объединяет подходы Context-aware и Content-based и предоставляет рекомендации, используя одноранговый подход. Система состоит из двух основных блоков, а именно программного обеспечения, работающего на стороне клиентского вычислительного устройств и программного обеспечения выполняющегося на стороне сервера. Разработанная система преимущественно работает на стороне клиентского устройства.