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

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

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

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

Статистика использования

stat Количество обращений: 681
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика