ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Арбузова О.В. Разработка и исследование алгоритмов для повышения эффективности интеллектуального анализа web-контента

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

    Руководитель: Вороной Сергей Михайлович

  2. Григорьева О.Н. Оптимизационное моделирование динамических систем большой размерности

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.

    Руководитель: Дмитриева Ольга Анатольевна

  3. Пономаренко С.В. Анализ методов оценки эффективности внедрения и эксплуатации информационных систем

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.

    Руководитель: Михайлова Татьяна Васильевна

  4. Безуглый Е.Н. Повышение эффективности поисковых систем

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2009 г.

    Руководитель: Аноприенко Александр Яковлевич

  5. Халыгов А. А. Методы повышения скорости ранжирования сайтов в поисковой системе Google

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 год.

    Руководитель: Баркалов Александр Александрович

    Научные работы и статьи

  6. Системы рекомендаций: обзор современных подходов

    Авторы: Гомзин А.Г., Коршунов А.В.

    Описание: Статья представляет собой обзор основных алгоритмов, использующихся в системах рекомендаций.

  7. Системы рекомендаций и поиска контента

    Авторы: Жернакова О.В.

    Описание: Обзор существующих систем поиска и рекомендаций.

  8. Cистема рекомендаций в облаке с помощью Hadoop и Apache Mahout

    Авторы: Владимир Ю.У.

    Описание: Как использовать систему рекомендаций.

  9. Системы рекомендаций

    Авторы: Катышев А.У.

    Описание: Детальный обзор системы рекомендаций.

  10. Системы выработки рекомендаций

    Авторы: Максим Г.А.

    Описание: Рекомендательные системы являются одним из важных разделов интеллектуального анализа данных – Data Mining.

  11. 93 системы рекомендаций

    Авторы: Абрахам Д.

    Описание: 93 системы рекомендаций: краткий обзор.

  12. Системы рекомендаций: искусственные имунные системы и эффект идиотипов

    Авторы: Миронцев В.М.

    Описание: В основе статьи лежит концепция искусственной имунной системы, согласно которой в компьютерной системе реализуются некоторые свойства имунной системы живых организмов, в том числе способность учиться и запоминать.

  13. Исследование современных тенденций использования технологий DATA MINING при решении задач

    Авторы: Придатко Н.А.; Вороной С.М.

    Описание: Показана целесообразность использования технологии Data Mining при решении задачи.

  14. Доклады по компьютерным наукам и информационным технологиям

    Авторы: Арсирий Е.А., Игнатенко О.А., Леус А.А.

    Описание: Описывается разработки семантического ядра сайта на основе создания ассоциативных правил с помощью алгоритма поиска популярных наборов Apriori в транзакционной базе данных поисковых запросов.

  15. Доклады по компьютерным наукам и информационным технологиям

    Авторы: Батура Т.В.

    Описание: Представлен обзор работ, посвященных проблеме анализа компьютерных социальных сетей.

  16. Системы рекомендаций: искусственные имунные системы и эффект идиотипов

    Авторы: Воронцов К. В.

    Описание: «Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов).

  17. Исследование метода коллаборативной фильтрации на основе сходства элементов

    Авторы: Пятикоп Е.Е.

    Описание: В статье приводится классификация методов коллаборативной фильтрации, их описание. Описаны математические основы метода выдачи рекомендаций на основе сходства элементов (Item-based). Представлен подход нормализации данных с использованием базовых прогнозов.

  18. Рекомендательные системы

    Авторы: Николенко С.К.

    Описание: Обзор рекомендательных систем основаных на методах коллаборативной фильрации.

  19. Технология коллаборативной фильтрациии в рекомендательных системах

    Авторы: Яковлева Т.В.

    Описание: Использование коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах.

  20. Data Mining

    Авторы: Чубукова И.А.

    Описание: Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы.

    21. Техническая и справочная литература

  21. Совершенный код

    Одно из лучших практических руководств по программированию.

  22. Центр информационно-библиотечного обеспечения учебно-научной деятельности

    Электронная библиотека с большим количеством электронных учебников и книг.

  23. Lib.com.ua

    Электронная библиотека. Более тысячи книг, которые можно скачать бесплатно.

  24. Электротехника

    Сборник научно-технических статей.

  25. Национальная библиотека Украины имени В.И. Вернадского

    Крупнейшая библиотека Украины, главный научно-информационный центр государства. Входит в число десяти крупнейших национальных библиотек мира.

  26. Научно-техническая библиотека ДонНТУ

    Содержит большое количество научно-техническоий информации. Есть возможность доступа к електронным версиям различных статей.

  27. Научная библиотека МГТУ им. Н.Э. Баумана

    Электронная библиотека, которая содержит в себе книги, научные статьи, доклады.

  28. Allbest

    Allbest, один из лучших электронных источников рефератов.

  29. Электронная онлайн библиотека – Альпина Паблишер

    Огромный электронный портал книг.

  30. aiportal.ru

    Портал искусственного интеллекта. Статьи и файлы по основным направлениям исследований в области искусственного интеллекта

    31. Специализированные сайты и порталы

  31. CIT-форум

    Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук

  32. Гугл академия

    Поиск по научным базам знаний

  33. Искусство в IT-технологиях

    Специализированый тематический портал

  34. Алгоритмы, методы, исходники

    Сайт, на котором представлены различные методы и реализация задач.

  35. Российская академия наук

    Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений.

  36. Обменник книг и журналов

    Огромные подборки технической литературы.

  37. Википедия свободная инцеклопедия

    Свободно пополняемая энциклопедия на любую тематику..

  38. Форум по искусственному интеллекту

    Искусственный интеллект, интеллектуальные программы, агенты.

  39. Инфотек

    Сайт информационных технологий.

    40. Введение в интеллектуальный анализ данных

  40. Введение в Data Mining. Часть 1

    Авторы: Елманова Н.

    В настоящей статье речь пойдет о Data Mining – технологии, широко используемой в современном бизнес-анализе и способной при грамотном применении принести предприятию немалую прибыль.

  41. Data Mining – интеллектуальный анализ данных

    Авторы: Дюк В.

    Обзор технологии Data Mining, сферы её применения, описание основных методов.

  42. Data Mining

    Авторы: Царьков С.

    Основные понятия интеллектуального анализа данных.

  43. Что такое Data Mining

    Авторы: Intersoft Lab по материалам зарубежных сайтов

    Описываются назначение, применение, основные инструменты Data Mining.

  44. Guide to Data Mining

    Англоязычный ресурс, посвящённый технологии Data Mining. Предназначен, как для начинающих, так и для специалистов в данной области.

    45. Англоязычные статьи по теме

  45. Collaborative Filtering Recommender Systems

    Авторы: Michael D. Ekstrand, John T. Riedl and Joseph A. Konstan

    Введения в использование коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах

  46. Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

    Авторы: Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, and John Riedl

    Описание алгоритма

  47. Advances in Collaborative Filtering

    Авторы: Yehuda Koren and Robert Bell

    Достижения в области коллаборативной фильтрации

  48. A Comparative Study of Collaborative Filtering Algorithms

    Авторы: Joonseok Lee, Mingxuan Sun, Guy Lebanon

    Сравнительное исследование алгоритмов коллаборативной фильтрации

  49. Applying Collaborative Filtering Techniques to Movie Search for Better Ranking and Browsing

    Авторы: David M. Pennock

    Применяя методов коллаборативной фильтрации, чтобы поиска фильмов

  50. Collaborative Filtering: A Mаchine Learning Perspective

    Авторы: Benjamin Marlin

    Коллаборативная фильтрация: преспективы обучения машины