1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorОлянич И. А.
dc.contributor.authorСерафимович П. Г.
dc.contributor.authorГоловашкин Д. Л.
dc.contributor.authorСуханов С. В.
dc.coverage.spatialгибридные подходы
dc.coverage.spatialколлоборативная фильтрация
dc.coverage.spatialассоциативные правила
dc.coverage.spatialнеявный сбор данных
dc.coverage.spatialрекомендательные системы
dc.coverage.spatialSVD
dc.coverage.spatialData Mining
dc.coverage.spatialALS
dc.coverage.spatialApache Spark
dc.coverage.spatialBig Data
dc.coverage.spatialязык R
dc.coverage.spatialявный сбор данных
dc.coverage.spatialсреда разработки RStudio
dc.creatorОлянич И. А.
dc.date2018
dc.date.accessioned2025-11-27T12:10:10Z-
dc.date.available2025-11-27T12:10:10Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180911141319
dc.identifier.citationОлянич, И. А. Сравнительное исследование алгоритмов построения ассоциативных правил по крупноформатным данным потребительских корзин : вып. квалификац. работа по направлению "Прикладная математика и информатика" (уровень магистратуры) / И. А. Олянич ; рук. работы П. Г. Серафимович, рец. Д. Л. Головашкин, нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т),. - Самаpа, 2018. - on-line
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/54708-
dc.description.abstractВ настоящее время хранение и анализ больших объемов данных является одной из ключевых задач для множества крупных компаний. Существуют различные технологии и алгоритмы обработки, которые рассматриваются в данной работе. Они позволяют значительно увеличить интерес клиентов и повысить средний чек в отдельных заказах. Объектом исследования является актуальная информация о продуктовых покупках пользователей на некотором временном промежутке на одной из платформ в США. Целью данной выпускной квалификационной работы магистра является реализация алгоритмов построения рекомендательных систем, их сравнение, а также изучение исходного набора данных и выявление в нем интересных фактов. В ходе работы был изучен исходный набор данных, получены различные полезные графики, диаграммы и таблицы, которые могут считаться по-настоящему актуальными для подобных сервисов в США. Построены рекомендации и произведено сравнение алгоритмов.
dc.subjectколлоборативная фильтрация
dc.subjectData Mining
dc.subjectSVD
dc.subjectассоциативные правила
dc.subjectгибридные подходы
dc.subjectнеявный сбор данных
dc.subjectрекомендательные системы
dc.subjectсреда разработки RStudio
dc.subjectявный сбор данных
dc.subjectязык R
dc.subjectALS
dc.subjectApache Spark
dc.subjectBig Data
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.6
dc.titleСравнительное исследование алгоритмов построения ассоциативных правил по крупноформатным данным потребительских корзин
dc.typeText
local.contributor.authorматематики и электроники
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерации
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Sravnitelnoe-issledovanie-algoritmov-postroeniya-associativnyh-pravil-po-krupnoformatnym-dannym-potrebitelskih-korzin-vyp-kvalifikac-rabota-po-spec-Prikladnaya-matematika-i-informatika-75868
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Олянич_Игорь_Анатольевич_Сравнительное_исследование_алгоритмов_построения.pdf2.41 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.