Details

Title: Разработка интеллектуальной системы рекомендаций музыкальных композиций с применением нейронных сетей: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators: Федорова Жанна Вячеславовна
Scientific adviser: Молодяков Сергей Александрович
Other creators: Локшина Екатерина Геннадиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: рекомендательная система; нейронные сети; мел-спектрограмма; tensorflow; keras; spring; web-приложение; rest; recomendational system; neural network; mel-spectogram; web_application
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-3116
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\7849

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

Annotation

В работе изложена сущность подхода к созданию гибридных рекомендательных систем на основе использования таких технологий построения web-приложений, как Spring Boot и Flask, а также библиотек машинного обучения Tensorflow и Keras. Произведен обзор систем такого типа. Проанализированы подходы цифровой обработки сигнала и их применение в целях подготовки данных к тренировке нейронных сетей. Разработана конкретная программная реализация рекомендательной системы в виде многопользовательского web-приложения.

The study considers the approach to creating a hybrid recommen-dation system on the basis of using web application building technologies such as Spring Boot and Flask, as well as Tensorflow and Keras machine learning libraries. A review of systems of this type is made. The approaches to digital signal processing and their application in order to prepare data for training neural networks are analyzed. A specific software implementation of the recommendation system in the form of a multi-user web application has been developed.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 14
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics