title: Personalized fashion items recommendation system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Григорьев Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Grigorev Dmitrij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Васильев Иван Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vasilev Ivan Leonidovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 084988
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46166
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Рекомендательные системы в наши дни являются одним из ключевых направлений применения технологий машинного обучения. В рамках исследовательской работы были изучены современные методологии построения рекомендательных систем. Целью работы было построение компонентов рекомендательной системе в области моды. Необходимо было разработать и внедрить инфраструктуру, обучить качественные модели семантических представлений для изображений, разработать ранжирующую систему. Задачи работы были достигнуты, обученные модели показали прирост качества и на валидационных выборках, и на реальных продуктовых показателей приложения, в которое была интегрирована система.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The current level of development of machine learning technologies enables it to be employed for a wide range of tasks. One of the most important applications of machine learning is recommender systems.  The task of the thesis was to study modern state-of-the-art approaches in the field and build a recommender system for fashion e-commerce application. It was required to develop service infrastructure, train effective embedders for images of looks and clothes, and create a ranking model. All the goals were reached, with the trained models demonstrating high results during an offline validation and enabling product metrics of the application to significantly rise.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Рекомендательные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Recommender System
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Computer Vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Personalized fashion items recommendation system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Персонализированная рекомендательная система предметов одежды и образов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Ivan_Vasilev_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46166/2/Ivan_Vasilev_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 697,31 kB
resources.filename: reviewSV_I.L.Vasilev.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46166/3/reviewSV_I.L.Vasilev.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 9,45 kB