Рекомендательная система выбора художественной литературы на основе тематического моделирования

В данной работе представлен обзор и анализ области применения рекомендательных систем в области литературы, а также русскоязычных систем рекомендаций книг, определены их достоинства и недостатки. Результаты позволяют заключить, что действующие системы рекомендаций не удовлетворяют всем потребностям пользователей, в частности не дают полноценные рекомендации на основе тематик. Также проведенный анализ позволил выдвинуть требования к разрабатываемой системе. Были рассмотрены понятия тематических и вероятностно-тематических моделей, проведен обзор и анализ подходов к разработке тематических моделей. Анализ показал, что латентное распределение Дирихле наиболее полно удовлетворяет требованиям разработки. Были рассмотрены способы работы с тематическими моделями в языке python. Был проведен сбор тестовых и рабочих данных для обучения и работы тематической модели. Была разработана тематическая модель, проведено несколько итераций ее обучения с последующим ее тестированием на каждой итерации. Была представлена архитектура созданной тематической модели. На втором этапе практической работы был разработан веб-сервис, основывающий свою работу на созданной модели.