<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Аналіз підходів до побудови рекомендаційних систем для садівництва

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі досліджуються наявні підходи до побудови рекомендаційних систем, які будуть корисні для надання рекомендацій в садівництві. Розглянуто такі підходи: контентна фільтрація, колаборативна фільтрація та гібридний підхід.
The work explores existing approaches to building recommender systems that will be useful for providing recommendations in horticulture. The following approaches are considered: content filtering, collaborative filtering, and a hybrid approach.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8132-48-8

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Грабчак М. О., Сілагін О. В. Аналіз підходів до побудови рекомендаційних систем для садівництва // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/23936.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. Рекомендаційні системи на основі машинного навчання [Electronic resource]. – Access mode: https://dou.ua/forums/topic/47504/
  2. Що таке Колаборативна Фільтрація [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.vpnunlimited.com/ua/help/cybersecurity/collaborative-filtering?srsltid=AfmBOoq7iiHgT5m _sG9NPubL1Rl4ooBb8lTZGUIrUlIMBmmkt0U1R6h0
  3. Методи розробки рекомендаційних систем [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/download/831/547
  4. Рекомендаційні системи та їх моделі [Electronic resource – Access mode: https://api.dspace.khadi.kharkov.ua/server/api/core/bitstreams/b4d720f0-cb75-48a6-b87e-2b2d657cf6d5/c ontent
  5. Hybrid recomendation [Electronic resource]. – Access mode: https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/hybrid-recommendation