Тема: РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
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
1. Литературный обзор 3
1.1 Обогащение данных пользователей. Методы веб -скреппинга для получения
данных из социальных сетей 3
1.1.1 Получение веб-страниц с использованием библиотеки urllib 5
1.1.2 Разбор HTML и извлечение информации из веб -страниц (Web scraping).... 6
1.1.3 Разбор HTML-страниц с помощью регулярных выражений 7
1.1.4 Разбор HTML-страниц с помощью библиотеки BeautifulSoup 9
1.2 Методы data mining для анализа данных в социальных сетях 11
2.1 Общие сведения о СУБД MongoDB 22
2.2 Алгоритм сбора данных и написание скрэппера с помощью BeautifulSoup . 23
3. Разработка рекомендательной системы 31
3.1 Постановка задачи и обзор проблематики 31
3.2 Описание разработанного модуля 33
4. Построение модуля рекомендательной системы 38
4.1 Выбор метода построения рекомендательной системы 39
4.2 Реализация модуля рекомендаций 40
Заключение
Список литературы
📖 Введение
Разработка такой рекомендательной системы требует решения ряда задач. На первом этапе основной акцент построения рекомендательной системы был сделан на исследованиях технологий извлечения, обработки и анализа данных в социальных сетях, а также алгоритмов построения рекомендаций.
Второй этап был посвящен разработке модулей сбора и обработки данных из интернет источников, а также сбору базы данных пользователей и их желаний.
На третьем этапе написания работы были решены задачи разбиения желаний пользователей (большинство из которых являются уникальными) на категории, а самих пользователей - на группы.
На четвертом этапе был разработан модуль рекомендаций, включающий в себя сбор и обработку информации о новом пользователе, а также построение рекомендаций с использованием алгоритма групповых рекомендаций.
✅ Заключение
1. Изучение теоретических и технологических аспектов задачи построения рекомендательных систем.
2. Сбор и формирование базы данных;
3. Подбор алгоритма и кластеризация собранных данных;
4. Реализация модуля классификации входных данных;
5. Реализация основной части рекомендательной системы (модуль рекомендаций).
Результатом данной работы является программа для рекомендаций подарка на основе анализа страницы пользователя в соцсети. Проанализировав результаты работы программы, мы пришли к выводу, что она дает рекомендации, приближенные к действительным интересам пользователей.