Детальная информация

Название Персонализация веб-приложения с использованием библиотек Python: магистерская диссертация: 09.04.03
Авторы Тихонова Анастасия Сергеевна
Научный руководитель Иванищев Алексей Вячеславович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2018
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика Питон (Python) ; Программирования языки ; Базы данных ; Вычислительные машины электронные персональные — Программирование ; локально-чувствительное хеширование ; расстояние Хэмминга
УДК 004.655.3(043.3) ; 004.438(043.3) ; 004.651.54(043.3)
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 09.04.03
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/2/v18-346
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\52148
Дата создания записи 21.03.2018

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Объектом исследования являются виды рекомендательных систем, принципы их построения, а также проблемы, с которыми сталкиваются разработчики при эксплуатации рекомендательных систем в режиме реального времени с использованием стандартного ПО. Цель работы: реализация методики разработки рекомендательной системы внутри базы данных MySQL с экономным расходом памяти. В данной работе исследованы виды рекомендательных систем, принципы их построения, а также проблемы, с которыми сталкиваются разработчики при эксплуатации рекомендательных систем в режиме реального времени с использованием стандартного ПО. Для преодоления этих проблем были изучены методы обработки и анализа данных с использованием библиотек Python и выработан алгоритм действий, на основании которого была реализована методика разработки рекомендательной системы с экономным расходом памяти.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 684 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика