?

Details
Table Card RUSMARC
Title: Разработка рекомендательной системы на основе действий в приложении управления подписками: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators: Бойков Кирилл Максимович
Scientific adviser: Дробинцев Павел Дмитриевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: машинное обучение; алгоритмы группировки; поиск ассоциа-тивных правил; микросервисы; база данных mongodb; gRPC; методы де-дупликации; платформа node.js. методы кластери-зации; python3; база данных redis; machine learning; grouping algorithms; association rules search; microservices; mongodb database; deduplication methods; node.js platform. clustering methods; redis database
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-382
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\20657

Allowed Actions: –

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

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объектом разработки является микросверсиваная архитектура, которая состоит из модулей анализа данных.            В процессе разработки использовался язык pytnon3. Использовались библиотека MongoDB, gRPC, redis, серверная платформа Node.js.            Результатом данной работы является рекомендательная система анализа данных.

The object of development is a microversive architecture consisting of data analysis modules.The development process uses the pytnon3 language. MongoDB, gRPC, Redis libraries, Node.js server platform were used.The result of this work is a recommender system for data analysis.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 10
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics