Тема выпускной квалификационной работы: «Алгоритм идентификации критериев оценки в рекомендательных системах на основе отзывов пользователей» Бакалаврская работа посвящена проектированию и разработке алгоритма извлечения информации о критериях, которыми руководствуется пользователь онлайн – магазинов при вы-ставлении оценок в соответствии идентифицированными кри-териями на основе текстов отзывов пользователей. Задачи, ко-торые решались в ходе исследования: 1. Рассмотрение существующих алгоритмов рекомендательных систем, которые используют дополнительные критерии для уточнения рекомендации пользователю. 2. Изучение и выбор инструментов для извлечения критериев из текстовых отзывов. 3. Проектирование этапов работы алгоритма. 4. Разработка алгоритма извлечения информативных критериев из текстового отзыва, детализирующие оценку пользователя. 5. Прогнозирование оценки пользователя на основе информативных критериев. 6. Получение экспериментальной оценки качества работы алгоритма. 7. Оценка информативности полученных критериев, применяя их к рекомендательной системе. В ходе исследования были изучены отзывы пользователей нескольких баз данных. Проанализирована информативность информация, которую пользователи указывают в отзыве. Найдены закономерности в оценках и отзывах, соответствующих этим оценкам. Для реализации алгоритма информативных критериев были использованы методы и инструменты обработки естественного языка. В результате был реализован алгоритм извлечения информативных критериев из текстов отзывов пользователей. Информативность и применимость выявленных критериев были протестированы на построенном классификаторе и реальной рекомендательной системе. В результате тестирования установлено, что использование критериев, которые детализируют оценку, улучшает работу рекомендательной системы.

The subject of the graduate qualification work is: « Algorithm for identifying significant criteria in recommendation systems based on user reviews » The bachelor's thesis examines planning and development of an algorithm for extracting information about the criteria that guide the user of online stores when setting ratings in accordance with identified criteria based on user feedback texts. The research set the following goals: 1. Consideration of existing algorithms of recommendation systems that use additional criteria to clarify recommendations to the user. 2. Studying and selection of tools for extracting criteria from text reviews. 3. Planning of stages of the algorithm. 4. Development of an algorithm for extracting criteria from a text review, detailing the user's rating. 5. Prediction of user ratings based on informative criteria. 6. Obtaining an experimental assessment of the quality of the algorithm. 7. Assessment of the informative of the obtained criteria, applying them to the recommendation system. During the study, various user reviews of several databases were researched. The significant information that users indicate in reviews was analyzed. Patterns were found in the ratings and reviews corresponding to these ratings. Methods and tools of natural language processing were used to implement the algorithm of significant criteria. As a result, an algorithm for extracting significant criteria from user feedback texts was implemented. The significance and applicability of the identified criteria were tested on the constructed classifier and a real recommendation system. As a result of testing, it was found that the use of criteria detailing the assessment improves the recommendation system's performance.