|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Рекомендательные системыкурсовая работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Половников В.С.
- Автор: Ким И.И.
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Филиал МГУ в г. Ташкент
- Год защиты: 2017
- Курс: 3
- Аннотация: Игорю была поставлена задача сравнения статистических методов с нейросетевыми, а также проверки возможности совмещения двух данных подходов. В своей работе Ким И.И. выбрал модели Wide, Deep и Wide and Deep. Он подготовил и провёл эксперименты по обучению и тестированию систем для рекомендации к просмотру фильмов на основе более миллиона оценок 6000 пользователей фильмов. Для оценки качества были выбраны две метрики Accuracy и AUROC. В результате было выяснено, что регрессионная модель Wide дала наихудший результат, нейросетевая модель Deep работает лучше, а комбинированная модель Wide and Deep выигрывает у обеих предыдущих. Выводы согласуются с тем, что классические методы решения задач, вообще говоря уступая нейросетевым, позволяют увеличить точность и уменьшить сложность нейронных сетей, если их использовать совместно.
- Добавил в систему: Половников Владимир Сергеевич