title: Development of methods for intellectual data analysis of gaming preferences of Steam online service users
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Крылатов Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Krylatov Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Альберг Анастасия Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Alberg Anastasia Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Раевская Анастасия Павловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Raevskaa Anastasia Pavlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062270
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32400
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Steam – крупнейший в мире онлайн-сервис цифрового распространения видеоигр. Из-за большого разнообразия игр, представленных на сайте, пользователям сложно выбрать во что поиграть. Именно поэтому в рамках данной работы была разработана рекомендательная система коллаборативной фильтрации на основе памяти. На вход системы подается матрица оценок, которая получается путем анализа времени, проведенного в игре пользователями. Затем на основе имеющихся данных система прогнозирует оценки новых для пользователя игр. В результате работы метод выдает рекомендацию для определенного игрока, состоящую из десяти игр.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Steam is the world's largest online digital video game distribution service. Due to the wide variety of games presented on the site, it is difficult for users to choose what to play. That is why, as part of this work, a memory-based collaborative filtering recommender system was developed. The input of the system is a matrix of ratings, which is obtained by analyzing the time spent in the game by users. Then, based on the available data, the system predicts the ratings of new games for the user. As a result, the method produces a recommendation for a certain player, consisting of ten games.
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: коллаборативная фильтрация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: платформа распространения игр Steam
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommender system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: collaborative filtering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: game distribution service Steam
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of methods for intellectual data analysis of gaming preferences of Steam online service users
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка методов интеллектуального анализа данных об игровых предпочтениях пользователей онлайн-сервиса Steam
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Alberg_17_B02.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32400/1/VKR_Alberg_17_B02.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 402,68 kB
resources.filename: reviewSV_Alberg_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32400/2/reviewSV_Alberg_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 68,8 kB