title: Optimisation of tools for working with big data in the task of building recommendation systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Залуцкая Наталья Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Zaluckaa Natala Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Христенко Евгений Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Hristenko Evgenij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Богданов Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bogdanov Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:12:37Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:12:37Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010934
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26247
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена разработке универсальной рекомендательной системы, спосбной масштабироваться под необходмые объемы данных. В ходе работы было разработано решение на основе открытого программного обеспечения, использующие предложенные модификации алгоритмов факторизации матриц и нейронные сети, а также найден способ эффектиного ансамблирования полученных моделей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is devoted to the development of a universal recommender system capable of being scaled to the required data volumes. Solution based on open source software was developed using the proposed modifications of matrix factorization algorithms and neural networks. Also method for effectively creating of ensemble of the resulting models was developed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Рекомендательные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сингулярное разложение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word2vec
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: big data
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Recommender systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SVD
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word2vec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: big data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Optimisation of tools for working with big data in the task of building recommendation systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оптимизация инструментария для работы с большими данными в задаче построения рекомендательных систем
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_VKR_Khristenko_E.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26247/1/Master_VKR_Khristenko_E.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 266,88 kB