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

Порівняльний аналіз модифікацій NCF з інтеграцією жанрових ознак для системи рекомендацій кінофільмів

Ескіз

Файли

26648.pdf (541,76 KB)

Дата

2026

Автори


Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

Робота присвячена розробці аналітичної веб-системи рекомендацій кінофільмів на основі алгоритму Neural

Опис

Ключові слова

Neural Collaborative Filtering (NCF) , movie recommendation system , personalized recommendations , machine learning

УДК

004.85

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.

ISSN

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. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/26648.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54477

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації (2026)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Mehta, S. (n.d.). MovieLens Small Latest Dataset. Kaggle. [Електронний ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/datasets/shubhammehta21/movie-lens-small-latest-dataset
  2. Ruihui Mu (2023) A Novel Neural Collaborative Filtering Recommendation Based on Side Information Fusion DOI: https://doi.org/10.7546/CRABS.2023.01.09
  3. 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