С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Детальная информация

Название: Прототип рекомендательной системы на основе моделей интеллектуального анализа данных: выпускная квалификационная работа магистра: 27.04.03 - Системный анализ и управление ; 27.04.03_01 - Теория и математические методы системного анализа и управления в технических и экономичеких системах
Авторы: Ворсина Дарья Алексеевна
Научный руководитель: Нестеров Сергей Александрович
Другие авторы: Ефремов Артем Александрович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: интеллектуальный анализ данных; машинное обучение; предиктивная модель; язык программирования R; алгоритм деревьев регрессий; алгоритм случайного леса; рекомендательная система; Data Mining; Machine learning; predictive modelling; R programming language; regression tree algorithm; random forest algorithm; recommended system
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 27.04.03
Группа специальностей ФГОС: 270000 - Управление в технических системах
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-4224
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Разрешенные действия:

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

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Объект исследования: набор данных о поездках Нью-Йоркского такси за 2013 год. Цель работы: создание прототипа рекомендательной системы на основе моделей интеллектуального анализа данных. Работа состоит из трех глав. В первой главе выполнен обзор литературы, постановка задач интеллектуального анализа данных, описаны основные методы анализа данных, алгоритмы деревьев регрессий и случайного леса. Во второй главе содержится сравнительный анализ и описание инструментов интеллектуального анализа данных. Третья глава посвящена решению поставленной задачи средствами языка R.

The aim of the thesis is trip records from all trips completed in yellow taxis from in NYC during 2013. The object of the research is the prototype of the recommended system based on data min-ing models. The thesis consists of three chapters. The first chapter contains literature review, descrip-tion of the main tasks and methods of data mining, algorithm «Regression tree» and «Random forest». The second chapter contains a comparative analysis and description of data mining tools. The third chapter is devoted to the solution of the data mining problems by means of the language R.

Права на использование объекта хранения

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

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 22
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика