Дослідження роботи алгоритму ML.NET для обробки користувацьких рекомендацій

Верепа, Д. С.

Публікація:
Дослідження роботи алгоритму ML.NET для обробки користувацьких рекомендацій

dc.contributor.author	Верепа, Д. С.
dc.date.accessioned	2025-05-02T14:17:13Z
dc.date.available	2025-05-02T14:17:13Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	This work explores the ML.NET algorithm for processing user recommendations. It addresses the challenge of large-scale data and diverse user preferences. The research employs matrix factorization and collaborative filtering techniques. The MatrixFactorizationTrainer is central in learning latent factors for users and items. An Alternating Least Squares (ALS) method is used to optimize predictions. Key hyperparameters such as latent dimensionality, iteration count, and regularization are tuned. The study demonstrates ML.NET’s capacity to build scalable, effective recommendation systems.
dc.identifier.citation	Верепа Д. С. Дослідження роботи алгоритму ML.NET для обробки користувацьких рекомендацій / Д. С. Верепа ; наук. керівник к. т. н., ас. І. О. Кобилін // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 29-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–19 квітня 2025 р. – Харків : ХНУРЕ, 2025. – Т. 7 – С. 26-28.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/31014
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	користувацька рекомендація
dc.subject	ML.NET algorithm
dc.title	Дослідження роботи алгоритму ML.NET для обробки користувацьких рекомендацій
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication