Разработка и оценка качества новой современной рекомендательной системы на базе наивного байесовского классификатора и коллаборативной фильтрациидипломная работа (Бакалавр)
Аннотация:Работа Айбына Мустахиша посвящена теме, имеющей огромное прикладное значение, - рекомендательным системам. Исследуются три подхода к построению рекомендаций: коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация и их гибрид. Для каждого из подходов была произведена программная реализация и проведено тестирование на открытой базе данных по пользовательским оценкам фильмов MovieLens. Тестирование проведено достаточно тщательно: было проанализировано влияние различных параметров алгоритмов на качество их работы и найдены оптимальные значения этих параметров.
Известны различные подходы к реализации гибридных систем (что кратко отражено в дипломной работе), автором был выбран наиболее популярный путь – объединение результатов работы независимых алгоритмов. Такой подход оказался вполне успешен – реализованная гибридная система имеет заметно лучшие показатели, нежели коллаборативная и контентная фильтрация в отдельности, что является одним из важнейших результатов выпускной работы Айбына Мустахиша.