Рекомендаційна система персоналізації користувацького досвіду

Abstract

Об’єктом кваліфікаційної роботи є процес обробки даних рекомендаційною системою. Предметом кваліфікаційної роботи є інструментарії штучного інтелекту що використовуються для створення рекомендаційних систем. Метою роботи є автоматизація процесу створення списку рекомендацій шляхом розробки програмного забезпечення на базі інструментарію штучного інтелекту. Для досягнення визначеної мети необхідно вирішити такі завдання:  проведення аналізу існуючих рекомендаційних систем та алгоритмів машинного навчання, що використовуються для їх розробки;  дослідження вимог до рекомендаційної системи для різних типів користувачів;  вибір і тестування найбільш ефективних алгоритмів для створення персоналізованих рекомендацій;  проєктування та реалізація рекомендаційної системи з використанням складних бінарних алгоритмів пошуку та створення дерев зв'язків;  інтеграція рекомендаційної системи у сервіси та її тестування;  оцінка ефективності системи та внесення покращень на основі зібраних даних. Основними проєктними рішеннями є:  створення інтелектуальної системи моніторингу та аналізу даних рекомендаційною системою для автоматичного виявлення атрибутів рекомендацій і оптимізації процесів персоналізації;  використання складних бінарних алгоритмів пошуку та створення дерев структур для генерації персоналізованих рекомендацій;  забезпечення легкої інтеграції під час розробки вебсервісів;  забезпечення можливості користувачам та розробникам надавати зворотний зв'язок для покращення якості рекомендацій;  тестування та оцінка ефективності рекомендаційної системи з використанням реальних даних. Кваліфікаційна магістерська робота складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та переліку джерел посилань. У першому розділі описується процес аналізу предметної області та специфікацій вимог. У другому розділі моделюються програмні рішення та описуються математичні функції. У третьому розділі описуються технології та архітектура розробки програмного забезпечення. Також розглядається діаграми UML. У четвертому розділі проводиться демонстрація функцій, графіків даних, сервісів та компонентів програмного забезпечення. Магістерська кваліфікаційна робота викладена на 96 сторінок, вона містить 4 розділи, 48 рисунка, 1 таблицю, 25 джерел в переліку посилань. У висновках описується аналіз розробленої роботи та готових результатів. The object of the qualification work is the data processing process of the recommender system. The subject of the qualification work is artificial intelligence tools used to create recommender systems. The purpose of the work is to automate the process of creating a list of recommendations by developing software based on artificial intelligence tools. To achieve the specified goal, the following tasks must be solved:  analysis of existing recommendation systems and machine learning algorithms used for their development;  research of requirements for the recommender system for different types of users;  selection and testing of the most effective algorithms for creating personalized recommendations;  design and implementation of a recommendation system using complex binary search algorithms and creation of connection trees;  integration of the recommendation system into services and its testing;  assessment of system performance and improvement based on collected data. The main project solutions are:  creation of an intelligent system for monitoring and analyzing data by a recommendation system for automatically detecting recommendation attributes and optimizing personalization processes;  using complex binary search algorithms and creating structure trees to generate personalized recommendations;  ensuring easy integration during web service development;  enabling users and developers to provide feedback to improve the quality of recommendations;  testing and evaluating the effectiveness of the recommender system using real data. The qualifying master's thesis consists of an introduction, four chapters, conclusions and a list of reference sources. The first section describes the process of domain analysis and requirements specifications. In the second section, software solutions are modeled and mathematical functions are described. The third chapter describes software development technologies and architecture. UML diagrams are also considered. In the fourth section, the functions, services and components of the software are demonstrated. The conclusions describe the analysis of the developed work and the finished results. The master's thesis is 96 pages long, contains 4 sections, 48 figures, 1 table, and 25 sources in the list of references.