Details
| Title | Персонализация веб-приложения с использованием библиотек Python: магистерская диссертация: 09.04.03 |
|---|---|
| Creators | Тихонова Анастасия Сергеевна |
| Scientific adviser | Иванищев Алексей Вячеславович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | Питон (Python) ; Программирования языки ; Базы данных ; Вычислительные машины электронные персональные — Программирование ; локально-чувствительное хеширование ; расстояние Хэмминга |
| UDC | 004.655.3(043.3) ; 004.438(043.3) ; 004.651.54(043.3) |
| Document type | Master graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Master |
| Speciality code (FGOS) | 09.04.03 |
| Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-346 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\52148 |
| Record create date | 3/21/2018 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
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.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 684
Last 30 days: 0
