title: Development of recommendation system based on extraction and analysis of custom interests
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ефремова Мария Игоревна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Чернобай Юлия Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Chernobai Iuliia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Добрынин Владимир Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dobrynin Vladimir Iurevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016362
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11643
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена разработке рекомендательной системы методом фильтрации на основе содержания, которая позволяет автоматически извлекать интересы пользователя из написанных им текстов и составлять список рекомендаций документов с учетом анализа временных интересов и их семантической близости. В работе использовались данные с сайта livejournal.com, включавшие 87597 пользователей с 2042011 постами и 522243 уникальными ключевыми словами к ним. В ходе выполнения работы были изучены и построены политематические классификаторы Label Powerset, Classifier Chains и ML-knn, проведено сравнение и выбран наилучший, определены лучшие базисные классификаторы для методов Label Powerset и Classifier Chains, разработан и применен алгоритм выделения временных интересов, собран набор данных и подобраны параметры для обучения модели word2vec. Был разработан алгоритм построения рекомендательной системы, и проведено тестирование на 5000 пользователях, и с помощью парного t-теста Стьюдента статистически доказано улучшение качества рекомендаций при использовании информации о временных свойствах интересов и семантической близости между ними.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper presents a method of development of recommender system using content-based filtering that allows automatically determine user’s interests and creates recommendation list of documents based on temporary interests and their semantic similarity. Research was conducted using a dataset from the livejournal.com website that included 87597 users with 2042011 posts and 522243 unique keywords. During the work following multi-label classifiers were built and compared: Label Powerset, Classifier Chains and ML-knn, and the best one was chosen. Also best basic classifiers for Label Powerset and Classifier Chains classifiers were determined, and an algorithm for temporary interests extraction  was created and described. A dataset was constructed and parameters were found for training word2vec model. An algorithm of building a recommender system was created and described and a paired t-test on 5000 users was conducted to prove the increasing of recommendation quality while using the information of temporary interests and their semantic similarity.
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: фильтрация на основе содержания
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: политематическая классификация текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommender system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: content-based filtering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multi-label text classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of recommendation system based on extraction and analysis of custom interests
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка рекомендательной системы на основе извлечения и анализа интересов пользователей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom_chernobay.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11643/1/diplom_chernobay.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,04 MB
resources.filename: reviewSV_CHernobaj_YU_V__mag_rec_1.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11643/2/reviewSV_CHernobaj_YU_V__mag_rec_1.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 605,62 kB
resources.filename: reviewSV_CHernobaj_YU_V__mag_rec_2.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11643/3/reviewSV_CHernobaj_YU_V__mag_rec_2.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 605,5 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11643/4/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,02 kB