Дипломная работа на тему: Использование метода коллаборативной фильтрации при разработке рекомендательной системы

План работы:

Введение 3
Глава 1. Основные задачи рекомендательной системы 6
Глава 2. Алгоритмы фильтрации информации 11
2.1. Метод матрицы предпочтений 11
2.2. Метод контентной фильтрации 13
2.3. Метод коллаборативной фильтрации 16
2.4. Фильтрация, основанная на знаниях 20
Глава 3. Обзор некоторых рекомендательных систем 23
Глава 4. Основные меры определения схожести в рекомендательных системах 27
4.1. Евклидово расстояние 27
4.2. Коэффициент корреляции Пирсона 29
4.3. Косинусная мера схожести 30
4.4. Коэффициент Жаккара 30
4.5. Метод k ближайших соседей (k-NN) 31
Глава 5. Проектирование рекомендательной системы 34
5.1. Определение требований к системе 34
5.2. Архитектура системы 36
5.3. Описание потоков данных и бизнес-процесса 37
5.4. Выбор технологического стека 39
5.5. Описание входных и выходных данных 39
5.6. Выбор пороговых значений для фильтрации 40
Глава 6. Разработка рекомендательной системы фильмов 42
6.1. Структура проекта и подключение библиотек 42
6.2. Загрузка и предварительный анализ данных 43
6.3. Определение жанровых предпочтений пользователя 44
6.4. Формирование обучающей выборки 45
6.5. Обучение модели k-NN и генерация рекомендаций 48
6.6. Главная функция и сборка пайплайна 50
6.7. Примеры работы рекомендательной системы 51
6.8. Визуализация результатов работы системы 53
6.9. Обобщение результатов работы 55
Заключение 58
Список литературы 60