title: Modeling preferences with a personalized recommender online service system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Степанов Павел Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Stepanov Pavel Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Малышев Илья Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Malysev Ila Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Буре Владимир Мансурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bure Vladimir Mansurovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:09:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:09:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062330
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26134
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Рекомендательные системы – мощный инструмент и большое преимущество любого интернет ресурса, который улучшает показатели эффективности бизнеса.  Основной целью рекомендательных систем является помощь пользователям в навигации по данным веб-сервиса. В настоящей работе будет проведено построение рекомендательной системы работающей с неявными данными. Основная часть исследования посвящена разработке модели, учитывающей особенности неявной обратной связи, в том числе фильтрации шума. В работе также предлагается алгоритм решения, который удобно масштабируется в соответствии с входными данными. Полученные результаты для разных наборов данных показали, что реализованная система имеет широкие перспективы дальнейшего развития и улучшения в рамках букмекерской конторы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Recommender systems are a powerful tool for improving business efficiency. The main goal of the recommender systems is to help users navigate through the web service data. In this paper we will build the recommender system working with implicit data. The main part of the research is devoted to the development of models taking into account the features of implicit feedback. The paper also proposes a solution algorithm that conveniently scales in accordance with the input data. It is shown that the implemented system has broad prospects for further development and improvement within the framework of the betting company.
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: Сбор данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Неявные данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Совместная фильтрация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Метод чередыющихся наименьших квадратов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Recommender system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data maining
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Implicit feedback
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Collaborative Filtering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Alternating Least Squares method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modeling preferences with a personalized recommender online service system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование предпочтений в персонализированной рекомендательной системе онлайн сервиса
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_magistra_Malysev.PDF
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26134/1/VKR_magistra_Malysev.PDF
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 843,16 kB