Разработка контентной рекомендательной системы для индустрии моды на основе глубоких нейронных сетей

ФИО студента: Гиркин Валерий Игоревич

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2018

Рекомендательные системы позволяют справиться с растущими объёмом и сложностью данных. В последние годы революционные достижения глубинного обучения в различных областях привлекли большое внимание и область рекомендательных систем не осталась в стороне. В данной работе мы планируем изучить применение методов глубинного обучения по отношению к индустрии моды, построив контентную “товар-товар” рекомендательную систему. Мы покажем, почему эти методы могут быть применены в данном контексте, а также актуальность проблемы рекомендаций для индустрии моды. Далее мы опишем изученные инструменты и подходы, доступные нам данные. В конце, мы опишем построенную нами систему рекомендаций и ее возможные улучшения.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ