Інформаційна технологія рекомендації фільмів з використанням нейромережевих методів

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-22 Коноваловим Микитою Володимировичем. Тема “Інформаційна технологія рекомендації фільмів з використанням нейромережевих методів”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». У дослідженні представлено концепцію гібридної генеративної рекомендаційної системи (HGRS) для покращення рекомендацій фільмів. Застосовано підхід, який поєднує техніки колаборативної фільтрації та умовних генеративних змагальних мереж (CGAN), метою якого є надання користувачам більш різноманітних, нових та персоналізованих рекомендацій фільмів. Побудована HGRS використовує сильні сторони обох компонентів. Колаборативна фільтрація враховує уподобання користувачів на основі їхніх минулих взаємодій, тоді як CGAN вводить новизну, розширюючи простір рекомендацій та розкриваючи сховані патерни. В результаті виконання дипломної роботи було розроблено та досліджено рекомендаційну систему, що працює на основі гібридної генеративної нейронної мережі; розроблено її програмну реалізацію, яка дозволяє доповнювати та донавчати систему інформацією, а також коригувати набір гіперпараметрів для визначення оптимального набору для найбільш якісних результатів. Master’s degree work of the student of the group CSAI-22 Konovalov Mykyta Volodymyrovych. The topic is "Information technology for movie recommendations using neural network methods". The work is aimed at obtaining a master's degree in 122 "Computer Science". The object of research is a processes of choosing movies in recommendation system. The subject of research is methods of building a movie recommendation system using neural network technologies.