Show simple item record

dc.contributor.authorЗамкова, Т. Д.uk
dc.date.accessioned2024-03-26T13:57:38Z
dc.date.available2024-03-26T13:57:38Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationЗамкова Т. Д. Перспективи розробки інтелектуального модулю ранжування відео на стрімінговій платформі [Електронний ресурс] / Т. Д. Замкова // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/18865.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41017
dc.description.abstractВ роботі було обґрунтовано доцільність створення інформаційної технології ранжування відео на стрімінговій платформі, розглянуто фактори, які впливають на рейтинг відеоролика та проаналізовано методи ранжування, в результаті чого обрано метод RankBoost для розробки інформаційної технології.uk
dc.description.abstractThe paper substantiated the feasibility of creating an information technology for video ranking on a streaming platform, considered the factors that affect the rating of a video clip and analyzed ranking methods, as a result of which the RankBoost method was chosen for the development of information technology.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/18865
dc.subjectінформаційна технологіяuk
dc.subjectранжуванняuk
dc.subjectстрімінгова платформаuk
dc.subjectinformation technologyuk
dc.subjectrankinguk
dc.subjectstreaming platformuk
dc.titleПерспективи розробки інтелектуального модулю ранжування відео на стрімінговій платформіuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc519.8
dc.relation.references1. netflix spotify: URL: https://hub.kyivstar.ua/news/personalizacziya-vid-netflix-ta-spotify-yak-biznesu-v-ukrayini-perejnya ty-dosvid/ - .
dc.relation.referencesC.J.C. Burges. Ranking as Learning Structured Outputs. In C. Cortes S. Agarwal and R. Herbrich, editors, Proc. NIPS Workshop on Learning to Rank, 2005.
dc.relation.references.., .., .. . . 2019. 5 (118). . 97-102.
dc.relation.referencesT. Liu. Learning to rank for information retrieval. Foundations and Trends in Information Retrieval,
dc.relation.references3(3):225331, 2009.
dc.relation.referencesFrancesco R., Lior R., Bracha S., Paul K. B. Recommender Systems Handbook. Dordrecht: Springer, 2015. 1009 p.


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record