| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Михальков, М. Д. | - |
| dc.contributor.author | Нестеренков, С. Н. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-05T06:12:05Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-05T06:12:05Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Михальков, М. Д. Моделирование персонализированной рекомендательной системы на основе глубокого обучения = Modeling a personalized recommendation system based on deep learning / М. Д. Михальков, С. Н. Нестеренков // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 281–289. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59694 | - |
| dc.description.abstract | В рамках данного исследования было проведено моделирование рекомендательной
системы, предназначенной для платформ электронной коммерции. В процессе моделирования были
рассмотрены различные архитектурные решения, формализованы основные компоненты системы и
разработаны математические модели, описывающие работу рекомендательных алгоритмов.
Особое внимание было уделено выбору и анализу методов рекомендаций, включая гибридные модели
и глубокое обучение. В данной статье было представлено концептуальное моделирование системы, описание
ее логической и функциональной структуры, выбор формализованных методов и алгоритмов, а также анализ
возможных сценариев работы. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | рекомендательные системы | en_US |
| dc.subject | глубокое обучение | en_US |
| dc.subject | DLRM | en_US |
| dc.subject | матричная факторизация | en_US |
| dc.subject | гибридная фильтрация | en_US |
| dc.title | Моделирование персонализированной рекомендательной системы на основе глубокого обучения | en_US |
| dc.title.alternative | Modeling a personalized recommendation system based on deep learning | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | In this article, a modeling of a recommender system designed for e-commerce platforms was
conducted. During the modeling process, various architectural solutions were considered, the main components of the
system were formalized, and mathematical models describing the operation of recommender algorithms were
developed.
Particular attention was paid to the selection and analysis of recommendation methods, including hybrid
models and deep learning. This article presented a conceptual modeling of the system, a description of its logical and
functional structure, a selection of formalized methods and algorithms, and an analysis of possible operating scenarios. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
