title: Optimization of recommender system algorithms
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Макаров Юрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Makarov Urij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Папернюк Александр Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Papernuk Aleksandr Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кумачева Сурия Шакировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kumaceva Suria Sakirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062261
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32397
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена практической реализации алгоритмов рекомендательной
  системы в музыке. Рассматриваются алгоритмы коллаборативной
  фильтрации, создающие списки рекомендаций, основанные на взаимодействиях
  пользователей с различными объектами. Затем полученные в результате их
  применения модели сравниваются по метрикам, характеризующим количество
  релевантных треков для каждого пользователя, насколько они находятся наверху
  списка рекомендаций и среднюю популярность полученного списка. Рекомендованные
  композиции должны выбираться из не прослушанных пользователем ранее,
  соответствовать его предпочтениям, а также быть предложены из числа наименее
  популярных треков.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This diploma is devoted to the practical implementation of recommender system algorithms in
  music. Сollaborative filtering algorithms, generating recommendation lists based
  on user interactions with various objects, are considered. Then the resulting models are
  compared according to metrics characterizing the number of relevant tracks for each user,
  how far they are at the top of the list of recommendations, and the average popularity of the
  resulting list. Recommended compositions should be selected from the ones not previously
  listened to by the user, correspond to his preferences, and also be offered from among the
  least popular tracks.
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: сравнение методов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Recommendation systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: comparison of methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Optimization of recommender system algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оптимизация алгоритмов рекомендательной системы
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Papernuk_17_B02.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32397/1/VKR_Papernuk_17_B02.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 778,71 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Papernuk.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32397/2/reviewSV_otzyv_Papernuk.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 233,34 kB