Публікація: Дослідження методів побудови рекомендаційних систем з використанням графових нейронних мереж
dc.contributor.author | Количева, П. А. | |
dc.contributor.author | Волощук, О. Б. | |
dc.date.accessioned | 2024-07-10T18:09:14Z | |
dc.date.available | 2024-07-10T18:09:14Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description.abstract | Для зниження інформаційної надмірності в Інтернеті широко застосовуються рекомендаційні системи для персоналізованої фільтрації інформації. Суть рекомендаційної системи полягає в прогнозуванні того, чи буде користувач взаємодіятиме з об'єктом. Тому колаборативна фільтрація (CF), яка фокусується на використанні минулих взаємодій користувача з об'єктом для досягнення прогнозу, залишається фундаментальним завданням для ефективної персоналізованої рекомендації. Найбільш поширеною парадигмою для CF є навчання латентних ознак (також відомих як ембедінги (embedding)) для представлення користувача та об'єкта, та виконання прогнозування на основі ембедінг – векторі | |
dc.identifier.citation | Количева П. А. Дослідження методів побудови рекомендаційних систем з використанням графових нейронних мереж / П. А. Количева, О. Б. Волощук // Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління : тез. доп. дванадцатої міжнародної науково-технічної конференції, 27–28 квітня 2022 р. – Т. 2. – Баку–Харків–Жиліна, 2022. – С. 21. | |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/27400 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | ФОП Петров В.В. | |
dc.subject | колаборативна фільтрація | |
dc.subject | досягнення прогнозу | |
dc.title | Дослідження методів побудови рекомендаційних систем з використанням графових нейронних мереж | |
dc.type | Thesis | |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- SNR_2022_T2-21.pdf
- Розмір:
- 209.39 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.55 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: