title: Recommendation systems in the context of big data technologies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Звездин Андрей Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кокачев Виктор Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kokachev Viktor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Корхов Владимир Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Korkhov Vladimir Vlаdislаvovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011456
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12104
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматриваются основные виды рекомендательных систем и принципы их построения. Приводится подробный обзор алгоритмов коллаборативной фильтрации, показаны способы оценки качества подобных подходов. Была решена задача формирования музыкальных рекомендаций с помощью базовых подходов коллаборативной фильтрации и матричной факторизации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper main types of recommender system and its building approaches are examined. Also detailed overview of collaborative algorithms and metrics for its estimation are provided. In practical part of research music recommender system based on neighbourhood and matrix factorization models was built.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Рекомендательные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: коллаборативная фильтрация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Recommender systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: collaborative filtering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ALS
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Recommendation systems in the context of big data technologies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Рекомендательные системы в контексте технологий больших данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kokachev_V.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12104/1/Kokachev_V.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 838,93 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv-Kokachev-2018.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12104/2/reviewSV_Otzyv-Kokachev-2018.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 81,6 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12104/3/reviewSV_Recenziya.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 19,58 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Kokachev_Viktor_Alekseevich.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12104/4/reviewSV_Recenziya_Kokachev_Viktor_Alekseevich.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 19,58 kB
resources.filename: reviewSV_stt07054_Zvezdin_Andrej_Andreevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12104/5/reviewSV_stt07054_Zvezdin_Andrej_Andreevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,02 kB
resources.filename: reviewSV_st006812_Korxov_Vladimir_Vladislavovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12104/6/reviewSV_st006812_Korxov_Vladimir_Vladislavovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,26 kB