| dc.contributor.author | Півошенко, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Іванов, Ю.Ю | uk |
| dc.contributor.author | Кривогубченко, С. Г. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-03-12T14:15:34Z | |
| dc.date.available | 2024-03-12T14:15:34Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | Півошенко В. В. Експерементальне дослідження гібридного методу формування рекомендаційної системи [Електронний ресурс] / В. В. Півошенко, Ю. Ю. Іванов, С. Г. Кривогубченко // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12026. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39592 | |
| dc.description.abstract | У даній роботі проведено експериментальне дослідження роботи комбінації нейронных мереж та матричної факторизації для створення, рекомендаційної системи. | uk |
| dc.description.abstract | In this work has been conducted an experimental research for combination neural networks with matrix factorization for creating recommender system. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12026 | |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | глибоке навчання | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | матрична факторизація | uk |
| dc.subject | рекомендаційні системи | uk |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | deep learning | en |
| dc.subject | neural networks | en |
| dc.subject | matrix factorization | en |
| dc.subject | recommender systems | en |
| dc.title | Експерементальне дослідження гібридного методу формування рекомендаційної системи | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 519.6+ 004.942 | |
| dc.relation.references | Alhijawi В., Kilani Y. A Collaborative Filtering Reeommender System Using Genetic Algorithm // Information Processing & Management. 2020. T. 57, № 6. C. 21. | en |
| dc.relation.references | Jakomin М., Bosnic Z., Curk T. Simultaneous Incremental Matrix Factorization for Streaming Reeommender Systems // Expert Systems with Applications. 2020. T. 160. № 2. 29 p. | en |
| dc.relation.references | Loshchilov I., Schoenauer М., Sebag M. Comparison-Based Optimizers Need Comparison-Based Surrogates // Parallel Problem Solving from Nature, PPSN XI. 2010. P. 364-373. | en |
| dc.relation.references | McCullagh P. Regression Models for Ordinal Data // Journal of the Royal Statistical Society. 1980. T. 42. P. 109-142. | en |
| dc.relation.references | Salakhutdinov R., Mnih D. Restricted Boltzmann Machines For Collaborative Filtering // 24th International Conference on Machine Learning (ICML’07). 2007. P. 791-798. | en |
