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 | |
| 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
                    
