Детальная информация

Название 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» = Development of an intelligent recommendation system of music compositions with neural networks
Авторы Федорова Жанна Вячеславовна
Научный руководитель Молодяков Сергей Александрович
Другие авторы Локшина Екатерина Геннадиевна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2020
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика рекомендательная система ; нейронные сети ; мел-спектрограмма ; tensorflow ; keras ; spring ; web-приложение ; rest ; recomendational system ; neural network ; mel-spectogram ; web_application
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 09.04.04
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-3116
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи ru\spstu\vkr\7849
Дата создания записи 23.07.2020

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

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.

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