Ільницький, В. Б.2025-03-042025-03-042025Ільницький В. Б. Розробка рекомендаційної системи для аудіоконтенту з застосуванням методів машинного навчання без учителя : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 124 Системний аналіз / В. Б. Ільницький ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 61 с. : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 124 Системний аналіз / В. Б. Ільницький ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 61 с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/29998Було створено багатошарову архітектуру рекомендаційної системи, яка забезпечує персоналізовані рекомендації, демонструючи ефективність інтеграції різних підходів і сучасних технологій. Система здатна працювати з великими обсягами даних. Отримані результати доцільно застосовувати для поліпшення рекоменда ційних платформ, зокрема в стрімінгових сервісах, онлайн-магазинах та інших сферах, що вимагають персоналізованого підходу. Загалом, сфери застосування рекомендаційних систем це цифрові платформи, які працюють з великим обсягом користувацьких даних і надають рекомендації. Дослідження створює основу для вдосконалення рекомендаційних систем, підвищуючи їхню точність і продуктивність, а також адаптуючи їх до динаміки сучасного інформаційного середовища. Гібридний підхід забезпечує високу ефективність рекомендацій. Пропонується подальший розвиток технологій для поліпшення адаптивності та продуктивності системи, розширення її застосування у різних галузяхukгібридна рекомендаційна системаколаборативна фільтраціяфільтрація на основі вмістуOther