Інтелектуальна система надання рекомендацій з перегляду відеоконтенту

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробці та здійсненню програмної реалізації інтелектуальної рекомендаційної системи з перегляду відеоконтенту із використанням методів матричної факторизації, інтегрованої з чат-ботом для надання персоналізованих рекомендацій. Що є актуальним в умовах високих темпів інформатизації, оскільки підвищує ефективність надання рекомендацій, допомагає вирішити проблему холодного старту, зменшує складність масштабування. Об’єкт дослідження – процес пошуку цифрового контенту, який відповідає інтересам та потребам користувачів. Предмет дослідження – програмні засоби надання рекомендацій та моделі і методи побудови рекомендацій на основі матричної факторизації. Мета дослідження – підвищення ефективності надання рекомендацій у сфері перегляду відеоконтенту шляхом створення інтелектуальної рекомендаційної системи із використанням методів матричної факторизації. Магістерська кваліфікаційна робота складається з фахової, методичної і спеціальної частини з охорони праці. Пояснювальна записка фахової частини складається зі вступу, трьох розділів, висновків та додатків. У першому розділі розкрито теоретичні засади використання рекомендаційних систем у сфері перегляду відеоконтенту. У другому розділі обґрунтовано вибір технологій і засобів розробки інтелектуальної рекомендаційної системи. У третьому розділі описано проєктування та програмну реалізацію інтелектуальної системи для надання рекомендацій з перегляду відеофільмів. У методичній частині розроблено лекцію з розкриттям основ матричних факторизаційних моделей. У спеціальній частині розглядаються питання охорони праці та безпеки у надзвичайних ситуаціях. Магістерська кваліфікаційна робота містить 132 сторінки, 34 рисунка, 5 таблиць, 37 джерел, 6 додатків. The Master's thesis is devoted to the development and implementation of the software implementation of an intelligent recommender system for viewing video content using methods of matrix factorization, integrated with a chatbot for providing personalized recommendations. Which is relevant in conditions of high rates of informatization, as it increases the effectiveness of providing recommendations, helps to solve the problem of cold start, reduces the complexity of scaling. Object of research – the process of finding digital content that meets the interests and needs of users. Subject of research – software tools for providing recommendations and models and methods for building recommendations based on matrix factorization. The purpose of the study is to increasing the efficiency of providing recommendations in the field of viewing video content by creating an intelligent recommendation system using matrix factorization methods. The master's qualification work consists of a professional, methodical and special part on labor protection. The explanatory note of the professional part consists of an introduction, three sections, conclusions and appendices. The first chapter reveals the theoretical principles of using recommender systems in the field of video content viewing. The second section substantiates the choice of technologies and means of development of the recommender system. The third section describes the design and software implementation of an intelligent system for providing recommendations for watching video films. In the methodological part, a lecture was developed with the disclosure of the basics of matrix factorization models. In a special part, issues of labor protection and safety in emergency situations are considered. The master’s thesis contains 132 page, 34 figures, 5 tables, 37 sources, 6 appendics.