Рекомендательная система на основе нейронной сети
Аннотация
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, 3 разделов и 19 подразделов, заключения, списка используемых источников состоящего из 13 источников. Работа изложена на 30 листах печатного текста, содержит 2 листинга и 5 рисунков.
Ключевые слова: RSS, КЛАССИФИКАЦИЯ НОВОСТНЫХ КАТЕГОРИЙ, СВЁРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, МЕТРИКИ КАЧЕСТВА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ.
Целью дипломной работы является изучение возможности реализации
системы определяющей категорию новости в виде нейронной сети.
Методы исследования: анализ, синтез, наблюдение, сравнение. Источник данных - документация программных библиотек, видео курс на платформе Stepik, видео на платформе YouTube, статьи авторов.
В результате дипломной работы удалось: разработать систему для агрегации новостных сайтов, поддерживающих формат RSS; написать и обучить нейронную сеть, классифицирующую новости по категориям, для рекомендательной системы; проверить некоторые гипотезы о влияние на результаты обучения модели.
Ключевые слова: RSS, КЛАССИФИКАЦИЯ НОВОСТНЫХ КАТЕГОРИЙ, СВЁРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, МЕТРИКИ КАЧЕСТВА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ.
Целью дипломной работы является изучение возможности реализации
системы определяющей категорию новости в виде нейронной сети.
Методы исследования: анализ, синтез, наблюдение, сравнение. Источник данных - документация программных библиотек, видео курс на платформе Stepik, видео на платформе YouTube, статьи авторов.
В результате дипломной работы удалось: разработать систему для агрегации новостных сайтов, поддерживающих формат RSS; написать и обучить нейронную сеть, классифицирующую новости по категориям, для рекомендательной системы; проверить некоторые гипотезы о влияние на результаты обучения модели.