| dc.contributor.author | Яценко, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Павлюк, О. А. | uk |
| dc.contributor.author | Yatsenko, V. V. | en |
| dc.contributor.author | Pavliuk, O. A. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:40:54Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:40:54Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Яценко В. В., Павлюк О. А. Інкрементальний алгоритм оновлення векторного профілю користувача в системі рекомендацій кінематографічного контенту // 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/29577. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53414 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто задачу ефективного підтримання векторного профілю користувача в системі рекомендацій кінематографічного контенту в актуальному стані. Запропоновано інкрементальний алгоритм оновлення профілю, що зводить часову складність обробки нової оцінки з O(n·d) при повному перерахунку до сталої O(d), де n – кількість попередньо врахованих оцінок, d – розмірність простору ознак. Алгоритм базується на зберіганні поточного вектора профілю та лічильника оцінок без повторного звернення до історії взаємодій. | uk |
| dc.description.abstract | The problem of efficient maintenance of a user vector profile in a movie recommender system is considered. An incremental profile update algorithm is proposed, reducing the time complexity of processing a new rating from O(n·d) for full recomputation to constant O(d), where n is the number of previously accounted ratings and d is the feature space dimension. The algorithm stores the current profile vector and a rating counter without revisiting the interaction history. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29577 | |
| dc.subject | recommender systems | en |
| dc.subject | user vector profile | en |
| dc.subject | incremental update | en |
| dc.subject | computational complexity | en |
| dc.subject | movie content | en |
| dc.subject | рекомендаційні системи | uk |
| dc.subject | векторний профіль користувача | uk |
| dc.subject | інкрементальне оновлення | uk |
| dc.subject | обчислювальна складність | uk |
| dc.subject | кінематографічний контент | uk |
| dc.title | Інкрементальний алгоритм оновлення векторного профілю користувача в системі рекомендацій кінематографічного контенту | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8:519.816 | |
| dc.relation.references | 1.Ricci F. Recommender Systems Handbook / F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira. – 3rd ed. – Springer, 2022. – 1210 p. 2.Cami B. R. User profile modeling for recommender systems based on dynamic distributions / B. R. Cami, H. Hassanpour, H. Mashayekhi. – 2018. 3.Газнозій Д. Ю. Дослідження типів колаборативної фільтрації для побудови прогнозів у рекомендаційних системах : кваліфікаційна робота магістра / Д. Ю. Газнозій. – Харків : ХНУРЕ, 2022. 4.Felfernig A. Group Recommender Systems: An Introduction / A. Felfernig, L. Boratto, M. Stettinger, M. Tkali. – Cham : Springer, 2018. – 91 p. 5.The Movie Database (TMDB). API Documentation. – URL: https://developer.themoviedb.org/docs 6. | en |