Порівняльний аналіз модифікацій NCF з інтеграцією жанрових ознак для системи рекомендацій кінофільмів
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Робота присвячена розробці аналітичної веб-системи рекомендацій кінофільмів на основі алгоритму Neural
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Тарасовський Т. С., Жуков С. О. Порівняльний аналіз модифікацій NCF з інтеграцією жанрових ознак для системи рекомендацій кінофільмів // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/26648.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Mehta, S. (n.d.). MovieLens Small Latest Dataset. Kaggle. [Електронний ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/datasets/shubhammehta21/movie-lens-small-latest-dataset
- Свергун М. (2022) НЕЙРОМЕРЕЖЕВА ТЕХНОЛОГІЯ ФОРМУВАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙ КОНТЕНТУ ЗА ПРІОРИТЕТАМИ СПОЖИВАЧІВ. Proceedings of the International Conference. DOI: https://doi.org/10.62731/mcnd-18.04.2025.002
- Ruihui Mu (2023) A Novel Neural Collaborative Filtering Recommendation Based on Side Information Fusion DOI: https://doi.org/10.7546/CRABS.2023.01.09
- Haoyang Xia andYuanyuan Wang (2025). Enhancing Neural Collaborative Filtering for Product Recommendation by Integrating Sales Data and User Satisfaction DOI: https://doi.org/10.3390/electronics14163165