Розробка застосунку музичних рекомендацій з використанням когнітивних карт
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Розглянуто моделювання процесу розробки програмного забезпечення системи музичних рекомендацій на основі алгоритму VOMM (Variable Order Markov Model) з використанням апарату нечітких когнітивних карт.
The software development process modeling for a music recommendation system based on the VOMM (Variable
The software development process modeling for a music recommendation system based on the VOMM (Variable
Опис
Ключові слова
Python , VOMM , музичні рекомендації , когнітивна карта , нечітка когнітивна мережа , марковська модель змінного порядку , надійність програмного забезпечення , життєвий цикл , Python , VOMM , music recommendations , cognitive map , fuzzy cognitive network , variable orderMarkov model , software reliability , software lifecycle
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Тіслін О. Ю., Ракитянська Г. Б. Розробка застосунку музичних рекомендацій з використанням когнітивних карт // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28998.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Begleiter R., El-Yaniv R., Yona G. On prediction using variable order Markov models. Journal of Artificial Intelligence Research. 2004. 385–421р.
- Ron D., Singer Y., Tishby N. The power of amnesia: Learning probabilistic automata with variable memory length. Machine Learning. 1996. 117–149р.
- Pazzani M. J., Billsus D. Content-based recommendation systems. The Adaptive Web. Lecture Notes in Computer Science. Berlin. Springer, 2007. 325–341р.
- Schedl M., Zamani H., Chen C.-W. et al. Current challenges and visions in music recommender systems research. International Journal of Multimedia Information Retrieval. 2018. 95–116р.