Застосування методів машинного навчання для рекомендацій як частина таргетованої реклами для просування бізнесу - Бурцьо , Ольга Юріївна (Національний університет “Львівська політехніка”, 2023)
Магістерська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КНСШ 21 Бурцьо Ольгою Юріївною. Тема “Застосування методів машинного навчання для рекомендацій як частина таргетованої реклами для просування бізнесу”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є рекомендаційні системи, які включають відомості про мультимедійні дані. Предметом досліджень є методи та засоби, які використовуються для рекомендацій на основі зображень. Для досягнення мети важливо виконувати наступні кроки: специфікувати конкретну проблему, провести літературний огляд, зібрати та проаналізувати відповідні дані, розробити та налаштувати модель машинного навчання, провести експерименти для валідації результатів та підготувати наукову дипломну роботу, що містить всі кроки дослідження. Наступний етап – це публікації результатів для внесення внеску у цю галузь. Завершенням процесу буде захист дипломної роботи перед відповідною комісією. Після завершення дослідження буде розглянуто можливості подальшого розвитку. Виконуючи магістерську дипломну роботу було проведено дослідження існуючих методів для рекомендацій з використанням машинного навчання як основа таргетованої реклами для просування бізнесу; пошук, очищення та аналіз даних, необхідних для рекомендацій; імплементація досліджених методів та порівняння й аналіз отриманих результатів на основі метрик, таких як точність, косинусна подібність тощо; підготовка звіту про проведену роботу, включаючи опис методів, отримані результати та рекомендації. Загальний обсяг роботи: 72 сторінки, 29 рисунків, 25 посилань. The master's qualification work was completed by the student of the KNSSh-21 group Burtso Olha Yuriivna. Topic "Applying machine learning techniques to recommendations as part of targeted advertising to promote business". The work is aimed at obtaining a master's degree in the speciality 122 "Computer Science". The object of research is recommender systems that include information about multimedia data. The subject of research is the methods and means of operation of recommender systems for multimedia data. To achieve the goal, it is important to perform the following steps systematically: specify a specific problem in the field of recommender systems for multimedia data, conduct a literature review, collect and analyze relevant data, develop and tune a machine learning model, conduct experiments to validate the results, and prepare a scientific thesis containing all steps of research. The completion of the process will be the defence of the thesis before the relevant committee. Once the research is complete, consider opportunities to further develop and publish the results to contribute to the field. As a result of the thesis, a study of existing methods for recommendations using machine learning was conducted as a basis for targeted advertising for business promotion; search, cleaning and analysis of data necessary for recommendations; implementation of the researched methods and comparison and analysis of the obtained results based on metrics such as accuracy, cosine similarity, etc.; preparation of a report on the work carried out, including a description of methods, got results and recommendations. Total volume of work: 72 pages, 29 figures, 25 references.
Applying machine learning techniques to recommendations as part of targeted advertising to promote business
Keywords: нейронна мережа, класифікація, розширення вибірки, машинне навчання, прогнозування, поведінка користувача, вибір користувача, системи рекомендацій, рекомендації, персоналізація, аналіз даних, розпізнавання образів, дані користувача та переваги користувача, neural network, classification, sample expansion, machine learning, predict, user behaviour, user choice, recommendation systems, recommendations, personalization, data analysis, pattern recognition, user data and user preferences