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

Веб-платформа для пошуку та рекомендації анімаційного контенту: архітектура та функціональність

dc.contributor.authorГандзюк, В. С.uk
dc.contributor.authorКарась, О. В.uk
dc.contributor.authorKaras, O. V.en
dc.titleВеб-платформа для пошуку та рекомендації анімаційного контенту: архітектура та функціональністьuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationГандзюк В. С., Карась О. В. Веб-платформа для пошуку та рекомендації анімаційного контенту: архітектура та функціональність // 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-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24275.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24275
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.udc681.12
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48693
dc.description.abstractРозглянуто підхід до розробки веб-застосунку для ефективного пошуку та рекомендації анімованих фільмів і новел. Описано архітектуру системи, механізми обробки запитів та алгоритми персоналізованих рекомендацій. Запропоноване рішення дозволяє покращити релевантність результатів пошуку та автоматизувати процеси персоналізації контенту.uk
dc.description.abstractThe approach to developing a web application for efficient search and recommendation of animated films and novels is considered. The architecture of the system, request processing mechanisms, and personalized recommendation algorithms are described. The proposed solution improves the relevance of search results and automates content personalization processes.en
dc.subjectвеб-платформаuk
dc.subjectрекомендаційні алгоритмиuk
dc.subjectпошукuk
dc.subjectанімовані фільмиuk
dc.subjectновелиuk
dc.subjectперсоналізаціяuk
dc.subjectweb platformen
dc.subjectrecommendation algorithmsen
dc.subjectsearchen
dc.subjectanimated filmsen
dc.subjectnovelsen
dc.subjectpersonalizationen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesALS Implicit Collaborative Filtering [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://medium.com/radon-dev/als-implicit-collaborative-filtering-5ed653ba39fe (дата звернення: 22.03.2025)en
dc.relation.referencesContent-based filtering [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://developers.google.com/machine-learning/recommendation/content-based/basics (дата звернення: 22.03.2025).en
dc.relation.referencesWhat is deep learning? [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.ibm.com/think/topics/deep-learning (дата звернення: 22.03.2025).en
dc.date.accessioned2025-08-19T07:55:58Z
dc.date.available2025-08-19T07:55:58Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
24275.pdf
Розмір:
228,73 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: