ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Об особенностях разработки рекомендательной системы для пользователей мессенджера Telegram

    Описание: О особенностях разработки рекомендательной системы для пользователей мессенджера Telegram. В статье представлен краткий обзор наиболее распространённых методов организации анализа данных в рекомендательных системах, а также проведён анализ целесообразности их применения при проектировании мобильной рекомендательной системы для мессенджера Telegram.

    Руководитель: кд.т.н., проф. С.А. Зори

  2. Научные работы и статьи

  3. Математическая модель задачи top-N для контентных рекомендательных систем

    Авторы: С.А. Амелькин, Д.М. Понизовкин.

    Описание:В данной статье рассматриваются контентные рекомендательные системы, решающие задачу top-N. Предлагается математическая модель контентной рекомендательной системы, основанная на нечетких множествах, критерий оценки качества рекомендаций и алгоритм решения задачи.

  4. Разработка Рекомендательной системы на основе данных из профиля социальной сети «ВКонтакте»

    Авторы:Б.Р.Авхадеев, Л.И.Воронова, Е.П.Охапкина

    Описание: В статье рассматривается проблема автоматизации процесса веб-сёрфинга и фильтрации контента. Автоматизация процесса веб-сёрфинга с фильтрацией отображаемого контента на основе онтологий конкретных предметных областей — весьма интересная и нетривиальная задача, которая решается в рамках направления, связанного с разработкой рекомендательных систем (РС).

  5. Онтологии и персонификация профиля пользователя в рекомендующих системах третьего поколения

    Авторы: В.И. Городецкий, О.Н. Тушканова

    Описание:Рекомендующие системы третьего поколения сейчас находятся в самом начале своего развития. К рекомендующим системам третьего поколения относятся системы, которые вырабатывают решения на основе семантических моделей интересов и предпочтений пользователя, принимают во внимание мотивацию и причины, побуждающие конкретного пользователя предпочитать то или иное решение, а также учитывают семантику контекста, сопутствующего принятию решений.

  6. Влияние меры сходства на результативность РС

    Авторы: Д. М. Понизовкин

    Описание:В данной работе рассматриваются две основные задачи традиционных рекомендательных систем (РС), вводятся понятия "степень релевантности" и "релевантность" между контентами пользователей или объектов, вычисление которых производится с помощью меры сходства. От выбора меры сходства зависит выполнение транзитивности отношения релевантности. В работе показано влияние транзитивности на значение критерия качества, который характеризует качество работы РС.

  7. Метод информационного поиска на основе нечеткого сходства ситуации

    Авторы: А.Н. Целых, Э.М. Котов, А.А. Целых

    Описание:Рассматривается подход к организации нечеткого информационного поиска в ситуации, когда запрос выражен нечетким множеством, определённым на множестве поисковых индексов. Для установления отношений между документом и запросом используется нечеткий тезаурус, что позволяет для некоторого запроса идентифицировать релевантные документы, которые иначе не были бы выданы.

  8. Метод коллаборативной фильтрации для рекомендательных сервисов

    Авторы: Т.В. Смоленчук

    Описание:В работе приведён обзор метода коллаборативной фильтрации как одного из основных методов для рекомендательных сервисов. Рассмотрено определение метода, его реализация, альтернативные алгоритмы, улучшения и подходы, а также недостатки и достоинства метода.

  9. Методы оценки качества рекомендательных систем

    Авторы: П.С. Павлов

    Описание:Статья разделена на две смысловые части: в первой говорится о том, что такое рекомендательная система, какие виды рекомендательных систем существуют, а также описаны преимущества и недостатки каждого из видов; во второй описываются методы оценки рекомендательных систем. Во второй смысловой части говорится о двух методах оценки рекомендательных систем: методе оценки качества рекомендаций и методе оценки качества работы алгоритмов.

  10. Построение оптимального графа связей в системах коллаборативной фильтрации

    Авторы: Д. М. Понизовкин

    Описание:В статье рассмотрен способ построения функции расстояния между пользователями системы и объектами (которым пользователи ставят оценки), основываясь на функции расстояния между пользователями. Также в статье приведён критерий качества прогнозов.

  11. Архитектура децентрализованной рекомендующей системы, основанной на применении локально-чувствительного хеширования

    Авторы: А. В. Пономарева

    Описание:Предложена архитектура децентрализованной рекомендующей системы, включающая структурированную одноранговую сеть, в которой каждый узел соответствует одному пользователю и хранит профиль его предпочтений, а также специальный узел для информационного согласования участников сети. В качестве механизма, обеспечивающего, с одной стороны, поиск пользователей со схожими предпочтениями, а с другой стороны, ограниченное раскрытие информации о предпочтениях, используется локально-чувствительное хеширование. Для повышения уровня приватности пользователей в одноранговой сети применяется схема анонимизации.

  12. О разработке рекомендательной системы, предлагающей книги по предпочтениям пользователя

    Авторы: Л.Л. Волкова,М.М. Токарева , А.А. Ланко.

    Описание:Описаны ключевые положения для создания рекомендательной системы, предлагающей читателю книги на основе введённых им предпочтений, а также ключевые методы, которые следует положить в основу подсистемы извлечения данных из текстов произведений. Рассмотрена перспектива расширения системы данными, извлечёнными из рецензий на книги.

  13. О рекомендательной маршрутной системе, основанной на оценке предпочтений пользователя

    Авторы: М.М. Токарева, Л.Л. Волкова

    Описание: Данная работа посвящена рекомендательной системе для построения туристических маршрутов по достопримечательностям и заведениям ресторанной категории. Предложен метод построения маршрута, основанный на анализе предпочтений пользователя, интерпретации данных о культурно-досуговых учреждениях и поиске объектов заданных категорий с применением муравьиного алгоритма.

  14. Специализированные сайты и порталы

  15. CIT-форум

    Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук

  16. Хабрахабр

    Веб-сайт в формате коллективного блога с элементами новостного сайта, созданный для публикации новостей, аналитических статей, мыслей, связанных с информационными технологиями, бизнесом и интернетом.

  17. GitHub

    Крупнейший веб-сервис для хостинга IT-проектов и их совместной разработки.

  18. E-archive DonNTU (Electronic Archive Donetsk National Technical University)

    Электронный архив Донецкого национального технического университета.

  19. Google академия

    Свободно доступная поисковая система, которая обеспечивает полнотекстовый поиск научных публикаций всех форматов и дисциплин.

  20. eLIBRARY.RU - Научная электронная библиотека

    Крупнейший российский информационно-аналитический портал в области науки, технологии, медицины и образования, содержащий рефераты и полные тексты научных статей и публикаций.

  21. Cyber-Leninka

    Научная электронная библиотека. Содержит статьи и публикации по различным направлениям и специальностям.

  22. METANIT

    Ресурс, посвященный различным языкам и технологиям программирования, компьютерам, мобильным платформам и IT-технологиям.

  23. ИНТУИТ

    Образовательная платформа, включающая текстовые и видеокурсы от российских учебных заведений и международных IT-компаний

  24. StackOverflow

    Форум для программистов. Создан для взаимной помощи в решении задач.

  25. CyberForum

    Форум для программистов, системных администраторов, администраторов баз данных. Создан для взаимной помощи в решении задач.

  26. Клуб ПРОграммистов

    Форум, посвященный разным аспектам программирования

  27. GitLab

    Крупнейший веб-сервис для хостинга IT-проектов и их совместной разработки.

  28. Библиотеки Python

  29. Scikit-learn

    В данной библиотеке есть алгоритмы для машинного обучения и интеллектуального анализа данных: кластеризации, регрессии и классификации.

  30. PyTorch

    PyTorch одна из самых популярных и мощных библиотек для глубокого обучения

  31. Torchvision

    Torchvision — это библиотека, которая является частью экосистемы PyTorch и предоставляет инструменты для работы с изображениями

  32. Matplotlib

    Matplotlib библиотека визуализации данных на языке Python. Она используется для создания статических, анимационных и интерактивных графиков, что делает её мощным инструментом для анализа и представления данных.

  33. Transformers

    Transformers — это библиотека предоставляет доступ к современным моделям обработки естественного языка (NLP) на основе архитектуры трансформеров