Детальная информация

Название: Анализ алгоритмов персонализированных рекомендаций на основе данных о поведении пользователей: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_02 «Основы анализа и разработки приложений с большими объемами распределенных данных»
Авторы: Фань Инган
Научный руководитель: Тутыгин Владимир Семенович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Алгоритмы; рекомендательные системы; электронная коммерция; большие данные; коллаборативная фильтрация; recommendation system; e-commerce; big data; collaborative filtering
УДК: 004.421
ББК: 65.290с51
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 09.04.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3988
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\18219

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

Информационные технологии развиваются быстрыми темпами с момента своего появления, а развитие Интернета сблизило людей. Со временем данные в Интернете становятся все более сложными, и проблема информационной перегрузки становится все более серьезной. Проблема информационной перегрузки становится все более серьезной, и вызывает озабоченность, как найти полезную информацию в огромном количестве данных. Рекомендательные системы были придуманы для решения этой проблемы, и на протяжении многих лет они развивались с большим успехом в таких областях, как рекомендация фильмов, рекомендация музыки, социальные сети и электронная коммерция. Алгоритмы рекомендаций являются краеугольным камнем рекомендательных систем, и исследователи придумали множество различных алгоритмов рекомендаций для различных сценариев рекомендаций. Однако ни один алгоритм рекомендации не может решить все проблемы. Объединяя сильные стороны нескольких методов рекомендации и дополняя их слабые стороны, гибридная рекомендация может эффективно смягчить недостатки одного метода рекомендации. В данной работе разработана и внедрена рекомендательная система электронной коммерции на основе технологии больших данных, основанная на идее гибридной рекомендации. Работа разделена на две части: проектирование и реализация, во-первых, анализ требований к системе и общая архитектура проектирования системы.

Since the birth of information technology, it has been known to maintain a trend of rapid development, and the development of Internet technology has made the relationship between people closer. As time goes by, the data in the network becomes more and more complicated, and the problem of information overload becomes more and more serious. How to obtain useful information from huge amounts of data has become a problem that people pay attention to. The recommendation system was invented to solve this problem. After years of development, the recommendation system has had relatively successful experience in areas including movie recommendation, music recommendation, social networking, and e-commerce. The recommendation algorithm is the cornerstone of the recommendation system. At present, researchers have proposed a variety of different recommendation algorithms to adapt to different recommendation scenarios. However, no recommendation algorithm can solve all the problems. Mixed recommendation can effectively alleviate the defects of a single recommendation method by combining the strengths of multiple recommendation methods and taking advantage of the shortcomings. Based on a mixed recommendation idea, this paper designs and implements an e-commerce recommendation system based on big data technology. The work content is divided into two parts: design and implementation. First, the system needs to be analyzed, and the overall architecture of the system is designed.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

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