Дослідження та застосування методів nlp для вирішення проблеми холодного старту в рекомендаційних системах

Грішаєва, А. М.

Публікація:
Дослідження та застосування методів nlp для вирішення проблеми холодного старту в рекомендаційних системах

dc.contributor.author	Грішаєва, А. М.
dc.date.accessioned	2024-08-25T21:07:59Z
dc.date.available	2024-08-25T21:07:59Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	This work explores the application of Natural Language Processing (NLP) methods to address the cold-start problem in recommendation systems. Specifically, it investigates the use of text vectorization and clustering techniques to analyze technical articles, aiming to enhance the recommendation accuracy for new users or items with no prior interactions. Potential challenges include managing large datasets and optimizing clustering algorithms to capture the nuances of technical texts accurately. This study promises to offer valuable insights into refining recommendation systems through sophisticated text analysis methodologies.
dc.identifier.citation	Грішаєва А. М. Дослідження та застосування методів nlp для вирішення проблеми холодного старту в рекомендаційних системах / А. М. Грішаєва ; наук. керівник – проф. Н. В. Рябова // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 6 – С. 64-66. – DOI : https://doi.org/10.30837/IYF.IIS.2024.064.
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.30837/IYF.IIS.2024.064
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/28084
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	дослідження методів
dc.subject	застосування методів
dc.title	Дослідження та застосування методів nlp для вирішення проблеми холодного старту в рекомендаційних системах
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication