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 | |
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 |
Record create date | 7/23/2020 |
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 |
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.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 24
Last 30 days: 1