title: Development of fast algorithms for calculating delta-hyperbolicity of data in collaborative filtering problems in Python
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Катруца Александр Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Katruca Aleksandr Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Матвеева Татьяна Павловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Matveeva Tatana Pavlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Литвинов Юрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Litvinov Urij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086841
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46281
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Успешная деятельность большинства крупных современных компаний зависит от рекомендательных систем, которые предсказывают предпочтения пользователей и предлагают подходящие товары или услуги. Один из подходов к улучшению этих систем — использование гиперболической геометрии в нейронных сетях для лучшего отображения данные с иерархическими структурами. Ключевой задачей является вычисление кривизны гиперболического пространства, которая выражается через такую характеристику данных как дельта-гиперболичность. Существующие алгоритмы для ее вычисления имеют высокую вычислительную сложность. Данная работа направлена на разработку быстрого и точного метода вычисления дельта-гиперболичности для повышения эффективности этих рекомендательных систем. Результатом работы является решение, позволившее рассчитывать дельта-гиперболичность на объемных наборах данных. Кривизны, рассчитанные с его помощью помогли улучшить качество рекомендаций гиперболических нейронных сетей на десятки процентов относительно моделей, использующих евклидову геометрию.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The success of most large modern companies depends on recommendation systems that predict user preferences and suggest suitable products or services. One approach to improving these systems is the use of hyperbolic geometry in neural networks to better map data with hierarchical structures. A key task is calculating the curvature of hyperbolic space, which is expressed through a data characteristic known as delta-hyperbolicity. Existing algorithms for its calculation are computationally intensive. This work aims to develop a fast and accurate method for calculating delta-hyperbolicity to enhance the efficiency of these recommendation systems. The result of this work is a solution that enables the calculation of delta-hyperbolicity on large datasets. Curvatures calculated with this method have helped improve the quality of recommendations in hyperbolic neural networks by tens of percent compared to models using Euclidean geometry.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кривизна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: гиперболическая геометрия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дельта-гиперболичность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эвристика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: curvature
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hyperbolic geometry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: delta-hyperbolicity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: heuristic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of fast algorithms for calculating delta-hyperbolicity of data in collaborative filtering problems in Python
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка быстрых алгоритмов расчёта дельта-гиперболичности данных в задачах коллаборативной фильтрации на языке Python
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Matveeva_report_vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46281/2/Matveeva_report_vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 511,91 kB
resources.filename: reviewSV_Matveeva_otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46281/3/reviewSV_Matveeva_otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 96,59 kB
resources.filename: reviewSV_st086841_Matveeva_Tatana_Pavlovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46281/4/reviewSV_st086841_Matveeva_Tatana_Pavlovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,51 kB