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
File type PDF
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
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 684 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics