Тема: Формирование персонализированного предложения на основе личных предпочтений клиента
Характеристики работы
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
1 Рекомендательные системы 5
1.1 Примеры рекомендательных систем 5
1.1.1 Рекомендательные системы на основе признаков описаний 5
1.1.2 Рекомендательные системы коллаборативной фильтрации 6
1.1.2.2 Анамнестические алгоритмы коллаборативной фильтрации 8
1.1.2.2.1 Метрики 10
1.1.2.3 Модельные алгоритмы коллаборативной фильтрации 10
1.1.2.3.1 Сингулярное разложение 11
1.4 Значение качества рекомендаций 12
2 Разработка программного обеспечения 13
2.1 Исходные данные 13
2.2 Аналоги программного продукта 14
2.3 Решение проблемы холодного старта 14
2.4 Работы пользователя с системой 15
3 Апробация программы и результаты исследования 17
3.1 Апробация программного продукта 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 19
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 20
ПРИЛОЖЕНИЕ А Кластеризация данных 22
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Графический интерфейс приложения 23
📖 Введение
Объектом исследования работы является профили пользователей, которые пользователь заполняет при регистрации в приложении. Профиль содержит в себе:
1. Фамилия, имя;
2. Пол;
3. Возраст;
4. Рейтинг к фильмам (не менее 20).
В результате система имеет базовую информацию для составления рекомендацию пользователю.
Предметом исследования является методология создания рекомендаций. Различные подходы для создания рекомендаций, алгоритмы и методы, необходимо учитывать для получения наиболее точного результат исследования.
Целью данной работы является разработка рекомендательной системы фильмов.
Задачи
1. Провести анализ существующих алгоритмов для составления рекомендаций;
2. Разработать рекомендательную систему для фильмов.
✅ Заключение
На основании предпочтений пользователя и его предшествующих оценках фильмов, система может предоставить активному пользователю, персонализированное предложение, которые наиболее похоже к его интересам.