Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorЄвсович, А. В.uk
dc.date.accessioned2025-08-19T07:57:33Z
dc.date.available2025-08-19T07:57:33Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48723
dc.description.abstractЗапропоновано методику аналізу ефективності алгоритмів рекомендацій музичного контенту на основі даних Spotify. Досліджено collaborative filtering, content-based filtering та hybrid models, проведено їх порівняння за метриками точності та продуктивності.uk
dc.description.abstractA methodology for analyzing the effectiveness of music content recommendation algorithms based on Spotify data is proposed. Collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid models were studied and compared using accuracy and performance metrics.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24339
dc.subjectрекомендаційні системиuk
dc.subjectмузикаuk
dc.subjectcollaborative filteringuk
dc.subjectcontent-based filteringuk
dc.subjecthybrid modelsuk
dc.subjectrecommendation systemsuk
dc.subjectmusicuk
dc.subjectcollaborative filteringuk
dc.subjectcontent-based filteringuk
dc.subjecthybrid modelsuk
dc.titleАналіз ефективості алгоритмів рекомендацій музичного контекуту на основі даних Spotifyuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.4
dc.relation.referencesSchafer, J. B., Frankowski, D., Herlocker, J., & Sen, S. Collaborative filtering recommender systems / Schafer J. B., Frankowski D., Herlocker J., Sen S. // The Adaptive Web, Springer, 2007. - pp. 291-324.
dc.relation.referencesKoren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. Matrix factorization techniques for recommender systems / Koren Y., Bell R., Volinsky C. // IEEE Computer Society, 2009. - 30 p.
dc.relation.referencesLops, P., de Gemmis, M., & Semeraro, G. Content-based recommendation systems: State of the art and trends / Lops P., de Gemmis M., Semeraro G. // Recommender Systems Handbook / Springer, 2011. - pp. 73-105.
dc.relation.referencesAbdollahpouri, H., Burke, R., & Mobasher, B. A survey of hybrid recommender systems / Abdollahpouri H., Burke R., Mobasher B. // Recommender Systems Handbook, Springer, 2019. - pp. 717-760.
dc.relation.referencesHe, X., Liao, L., Zhang, H., Nie, L., Hu, X., & King, I. Neural collaborative filtering / He X., Liao L., Zhang H., Nie L., Hu X., King I. // Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web, 2017. - pp. 173-182. , , , . , e-mail: llb@vntu.edu.ua;


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію