Публікація:
Дослідження та використання методів розпізнавання зображень для рекомендаційних систем

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тому

Видавець

Дослідницькі проекти

Організаційні одиниці

Випуск журналу

Анотація

Об’єкт дослідження – процес формування персональних рекомендацій продуктів на базі вподобань користувача і технологій розпізнавання зображень. Предмет дослідження – методи та моделі формування персональних рекомендацій із застосуванням підходів до розпізнавання зображень. Мета роботи – підвищення ефективності роботи рекомендаційних систем за рахунок врахування візуальних ознак зображень продуктів. Для досягнення мети необхідно виконати такі завдання: − здійснити порівняльний аналіз існуючих методів створення рекомендацій та розпізнавання зображень; − розробити гібридний алгоритм вирішення поставленої задачі; − спроектувати та розробити прототип рекомендаційної системи; − проаналізувати ефективність роботи алгоритму. Методи дослідження – теоретичні (абстрагування, порівняння, аналіз літератури) та емпіричні (опис та моделювання) методи, системний підхід. Наукова новизна результатів полягає у застосуванні розпізнавання зображень для формування гібридного методу для формування персональних рекомендацій. В результаті проведених досліджень вирішено задачу формування рекомендацій на базі попередньої взаємодії користувача з продуктами системи та їх текстовими та візуальними характеристиками, спроектована та побудована рекомендаційна система з використанням згорткових нейронних мереж. Запропонована технологія може бути застосована у будь-яких сервісах, що використовують рекомендації: у сфері електронної комерції, стримінгових сервісах, порталах новин, соціальних мережах та ін.

Опис

Ключові слова

гібридний метод, VGG19, контентна фільтрація, згорткова нейронна мережа, косинусна міра подібності, рекомендаційна система, розпізнавання зображень, спільна фільтрація, CNN, PYTHON

Цитування

Міронова К. В. Дослідження та використання методів розпізнавання зображень для рекомендаційних систем : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 - Комп’ютерні науки / К. В. Міронова; М-во освіти та науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 107 с.

DOI

Схвалення

Рецензія

Доповнено

На які посилаються