Дослідження та використання методів розпізнавання зображень для рекомендаційних систем - Міронова, К. В. (My University, 2021)
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.
Keywords: гібридний метод; VGG19; контентна фільтрація; згорткова нейронна мережа; косинусна міра подібності; рекомендаційна система; розпізнавання зображень; спільна фільтрація; CNN; PYTHON