• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Графовые методы для рекомендательных систем

ФИО студента: Баранов Михаил Иванович

Руководитель: Лисицын Сергей Олегович

Кампус/факультет: Высшая школа бизнеса

Программа: Системы больших данных (Магистратура)

Оценка: 9

Год защиты: 2020

Сегодня электронная коммерция сталкивается с проблемой использования накопленных массивов данных для удовлетворения потребностей своих клиентов. Рекомендательные системы появились как решение этой проблемы. Их основная задача в предсказании предпочтений клиентов на основании данных об их активности и товарах. Рекомендательные системы можно разделить на 3 вида: контентные, коллаборативной фильтрации и гибридные. Но ни один из этих подходов не учитывает все взаимосвзяи между продуктами и их признаками, которые можно извлечь из большого массива данных. Эта работа включает в себя обзор современных подходов к рекомендационным задачам и глубокое исследование применения графовых методов, таких как случайное блуждание и графовая сверточная нейронная сеть к задаче рекомендаций.

Текст работы (работа добавлена 17 мая 2020 г.)

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