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»
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
Тип файла: PDF
Язык: Русский
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)

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

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.

Права на использование объекта хранения

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

Статистика использования

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