Details

Title: Разработка сервиса с рекомендательной системой по местам культурного отдыха: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения»
Creators: Ульянов Андрей Артемович
Scientific adviser: Новопашенный Андрей Гелиевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: рекомендательная система; коллаборативная фильтрация; контентная фильтрация; гибридная модель; recommendation system; collaborative filtering; content filtering; hybrid model
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-1006
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\17161

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка сервиса с рекомендательной системой по местам культурного отдыха». Данная работа посвящена разработке алгоритма рекомендательной системы по местам культурного отдыха для веб-сервиса. Задачи, которые решались в ходе разработки: Изучение методов рекомендательной системы, анализ области применения, преимуществ и недостатков. Выбор оптимального метода рекомендательной системы с учетом ограничений, накладываемых исходными данными. Разработка алгоритма, учитывающего предпочтения пользователя. Создание веб-сервиса с интеграцией разработанного алгоритма и функциями, необходимыми для работы пользователя. В результате выпускной квалификационной работы был разработан веб-сервис с рекомендательной системой, в котором пользователь может не только оценивать места и просматривать их характеристики, но и получать персонализированные и неперсонализированные подборки. Помимо этого, пользователь может искать места культурного отдыха как с помощью поискового запроса, так и с помощью фильтров.

The subject of the graduate qualification work is « Development of a service with a recommendation system for places of cultural recreation». This work is devoted to the development of an algorithm for a recommendation system for places of cultural recreation for a web service. Tasks that were solved during the development: Study of the methods of the recommendation system, analysis of the scope, advantages and disadvantages. Choosing the optimal method of the recommendation system, taking into account the limitations imposed by the initial data. Development of an algorithm that takes into account user preferences. Creating a web service with the integration of the developed algorithm and the functions necessary for the user's work. As a result of the graduate qualification work, a web service with a recommendation system was developed in which the user can not only evaluate places and view their characteristics, but also receive personalized and non-personalized selections. In addition, the user can search for places of cultural recreation using both a search query and filters.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
    • 1.1. ИСТОРИЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
    • 1.2. ТИПЫ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
      • 1.2.1. КОЛЛАБОРАТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
      • 1.2.2. КОНТЕНТНО ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД
      • 1.2.3. ГИБРИДНЫЕ МЕТОДЫ
    • 1.3. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ И ДРУГИХ СЕРВИСОВ ДЛЯ ПУТЕШЕСТВЕННИКОВ
      • 1.3.1. СЕРВИСЫ ДЛЯ ПУТЕШЕСТВЕННИКОВ
      • 1.3.2. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
      • 1.3.3. РЕЗЮМЕ
  • 2. ФОРМУЛИРОВКА ТРЕБОВАНИЙ И ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ МЕТОДОВ
    • 2.1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
      • 2.1.1. ФОРМУЛИРОВКА ТРЕБОВАНИЙ
      • 2.1.2. ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ СЕРВИСА
      • 2.1.3. ОГРАНИЧЕНИЯ ДЛЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
      • 2.1.4. АНАЛИЗ ОГРАНИЧЕНИЙ И ТРЕБОВАНИЙ СЕРВИСА
    • 2.2. ОБЗОР ФУНКЦИЙ ПОДОБИЯ
      • 2.2.1. РАССТОЯНИЕ ЖАККАРА
      • 2.2.2. РАЗЛИЧНЫЕ ОЦЕНКИ ТОЧНОСТИ
      • 2.2.3. КОЭФФИЦИЕНТ ОТИАИ
      • 2.2.4. КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА
      • 2.2.5. РЕЗЮМЕ
    • 2.3. ОБЗОР ИСЛЕДУЕМЫХ АЛГОРИТМОВ
      • 2.3.1. КОЛЛАБОРАТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
      • 2.3.2. КОНТЕНТНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
  • 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА И ВЕБ-СЕРВИСА
    • 3.1. ОПИСАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ
    • 3.2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА
      • 3.2.1. ВЫБОР ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ
      • 3.2.2. ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА
      • 3.2.3. ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
      • LABEL КОДИРОВАНИЕ
      • ONE-HOT КОДИРОВАНИЕ
      • РЕЗЮМЕ
      • 3.2.4. ФУНКЦИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМА
      • ФУНКЦИЯ СОСТАВЛЕНИЯ ВЕКТОРА ПРИЗНАКОВ
      • ФУНКЦИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАССТОЯНИЯ
      • ФУНКЦИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ БЛИЖАЙШИХ МЕСТ КУЛЬТУРНОГО ОТДЫХА
      • ФУНКЦИЯ ДЛЯ СОСТАВЛЕНИЯ ВЕКТОРА ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ, ОСНОВАНОМ НА ИСТОРИИ ПОСЕЩЕННЫХ МЕСТ
      • ФУНКЦИЯ ДЛЯ ПОИСКА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СО СХОЖИМИ ИНТЕРЕСАМИ
      • ФУНКЦИЯ, ОБЪЕДИНЯЮЩАЯ МЕТОДЫ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
    • 3.3. РЕАЛИЗОВАННЫЕ ФУНКЦИИ ВЕБ-СЕРВИСА
      • 3.3.1. ФУНКЦИИ, РЕАЛИЗУЮЩИЕ ВХОД И РЕГИСТРАЦИЮ, ВЫХОД ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
      • 3.3.2. ФУНКЦИЯ ОЦЕНИВАНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ ОЦЕНКИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
      • 3.3.3. ФУНКЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ ПОХОЖИХ МЕСТ
      • 3.3.4. ПРОСМОТР ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ РЕКОМЕНДАЦИЙ
      • 3.3.5. ФИЛЬТРАЦИЯ МЕСТ ПО ХАРАКТЕРИСТИКАМ
      • 3.3.6. ПОИСК ПО НАЗВАНИЮ
      • 3.3.7. ПРОСМОТР НЕПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ ПОДБОРОК
  • 4. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
    • 4.1. РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ ФУНКЦИЙ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
      • 4.1.1. СОВПАДЕНИЕ КАТЕГОРИАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ
      • 4.1.2. РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ ФУНКЦИИ ПОИСКА ПОХОЖИХ МЕСТ
      • 4.1.3. РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ АЛГОРИТМА
    • 4.2. СРАВНЕНИЕ ПРАВИЛ РАНЖИРОВАНИЯ РЕКОМЕНДОВАННЫХ МЕСТ С СЕРВИСОМ TRIPADVISOR
    • 4.3. ВОЗМОЖНЫЙ АНАЛИЗ ПОСЛЕ НЕКОТОРОГО ВРЕМЕНИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЕБ-СЕРВИСА ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМИ
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Usage statistics

stat Access count: 22
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics