title: Hybrid recommendation system for aesthetic images using collaborative filtering approach
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гурин Владислав Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Gurin Vladislav Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Келим Илья Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kelim Ila Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Брыксин Тимофей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bryksin Timofej Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 064935
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32524
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной работы являлась реализация системы комбинированных рекомендаций эстетичных изображений, использующей коллаборативную фильтрацию. Механизм коллаборативной фильтрации был реализован на основе  алгоритма матричной факторизации и интегрирован с системой аналитики Amplitude для сбора и экспорта данных об активности пользователей. Разработанная рекомендательная система была интегрирована в проект graphica.ai, а так же была добавлена сущность пользователя и инфраструктура для него.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work focuses on creation of a hybrid recommendation system for aesthetic images using collaborative filtering approach. Collaborative filtering was implemented with matrix factorization algorithm, data about user activity were collected and stored through integration with Amplitude analytic system. Created recommendation system was integrated into graphica.ai project, also new user entity and infrastructure for it were added.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: коллаборативная фильтрация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дизайнерский контент
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: программная инженерия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommendation system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: collaborative filtering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: designer content
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: software engineering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Hybrid recommendation system for aesthetic images using collaborative filtering approach
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Система комбинированных рекомендаций эстетичных изображений с применением коллаборативной фильтрации
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kelim_Diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32524/1/Kelim_Diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,57 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv._Bryksin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32524/2/reviewSV_Otzyv._Bryksin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 66,01 kB