Výsledky vyhľadávania - "рекомендательная система"

Разработка гибридной рекомендательной системы для авиапассажиров

Predmety: graph models, PageRank, автоматизированные системы обслуживания авипассажиров, recommendation system, графовые модели, collaborative filtering, рекомендательная система, automated air passenger service systems, коллаборативная фильтрация

Применение рекомендательной системы цветочных композиций

Predmety: рекомендательная система «BushTree», рекомендательная система цветочных композиций, схемы рассадки растений, ландшафтный дизайн, цветочные композиции, озеленение

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://elib.belstu.by/handle/123456789/68952

Создание рекомендательного веб-сервиса индивидуальных образовательных траекторий студентов

Autori: Chernyshov, L. M. Botov, M. A. Khlebnikov, N. A.

Predmety: KNOWLEDGE GRAPH, CAREER GUIDANCE, НЕЙРОСЕТЬ, COMPETENCIES, NEURAL NETWORK, ОНТОЛОГИЯ, RECOMMENDATION SYSTEM, ONTOLOGY, РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА, WEB SERVICE, КОМПЕТЕНЦИИ, ПРОФОРИЕНТАЦИЯ, ГРАФ ЗНАНИЙ, ВЕБ-СЕРВИС

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://elar.urfu.ru/handle/10995/138896

The concept of a plug-in recommendation system for task personalization in the educational process ; Концепция подключаемой рекомендательной системы заданий для персонализации образовательного процесса

Autori: Живетьев, А. В. Белов, М. А. Токарева, Н. А. a ďalší

Zdroj: System Analysis in Science and Education = Sistemnyj analiz v nauke i obrazovanii; No. 1 (2025); 124-129 ; Системный анализ в науке и образовании; № 1 (2025); 124-129 ; 2071-9612

Predmety: рекомендательная система, персонализация обучения, подбор задач, цифровой профиль, образовательный процесс, кластеризация, адаптивное обучение, цифровая трансформация образования, интеграция образовательных платформ, recommender system, personalized learning, task selection, digital profile, educational process, clustering, adaptive learning, digital transformation of education, integration of educational platforms

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/651/618; https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/651

Dostupnosť: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/651

Recommendation system model based on technical events ; Модель рекомендательной системы на основе технических событий

Autori: Пашигорев, Кирилл И. Резников, Андрей О.

Zdroj: Business Informatics; Vol 19 No 1 (2025); 7-21 ; Бизнес-информатика; Том 19 № 1 (2025); 7-21 ; 2587-8158 ; 2587-814X ; 10.17323/2587-814X.2025.1

Predmety: recommendation system, matrix factorization, prompt engineering, LLM, AI agents, рекомендательная система, матричная факторизация, промпт-инжиниринг, AI-агенты

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://bijournal.hse.ru/article/view/26566/22273; https://bijournal.hse.ru/article/view/26566/22272; https://bijournal.hse.ru/article/view/26566

Dostupnosť: https://bijournal.hse.ru/article/view/26566
https://doi.org/10.17323/2587-814X.2025.1.7.21

DETERMINING PREFERENCES IN RECOMMENDER SYSTEMS BASED ON COMPARATOR IDENTIFICATION TECHNOLOGY

Autori: Vladimir Beskorovainyi Lyudmyla Kolesnyk Alokhina Mariia a ďalší

Zdroj: Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості, Iss 2 (20) (2022)
Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries; No. 2 (20) (2022): INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND SCIENTIFIC SOLUTIONS FOR INDUSTRIES; 14-21
Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности; № 2 (20) (2022): СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ; 14-21
Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості; № 2 (20) (2022): СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ; 14-21

Predmety: recommender system, ranking of objects, ранжирование объектов, структурно-параметрический синтез, TA177.4-185, компараторна ідентифікація, багатокритеріальне оцінювання, multi-criteria assessment, Engineering economy, структурно-параметричний синтез, компараторная идентификация, рекомендательная система, ранжування об'єктів, рекомендаційна система, comparator identification, многокритериальное оценивание, structural-parametric synthesis

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/11e7c89ac9444df194dd967fa2fa712d
http://journals.uran.ua/itssi/article/view/262025

Development of a monitoring system for the recommendation system of the unified digital platform 'Work in Russia' ; Разработка системы мониторинга для рекомендательной системы единой цифровой платформы «Работа в России»

Autori: Лесков, Д. В. Сычева, М. П.

Zdroj: System Analysis in Science and Education = Sistemnyj analiz v nauke i obrazovanii; No. 4 (2024); 1-13 ; Системный анализ в науке и образовании; № 4 (2024); 1-13 ; 2071-9612

Predmety: мониторинг, рекомендательная система, LLM, A/B тестирование, «Работа в России», monitoring, recommendation system, A/B testing, “Work in Russia”

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/631/603; https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/631

Dostupnosť: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/631

About designing a planned education system in an existing corporate infrastructure ; О проектировании системы планового обучения в существующей корпоративной инфраструктуре

Autori: D. T. Gedenidze A. V. Sinitsyn Д. Т. Геденидзе a ďalší

Zdroj: Information and Innovations; Том 19, № 2 (2024); 60-74 ; Информация и инновации; Том 19, № 2 (2024); 60-74 ; 2949-2157 ; 1994-2443

Predmety: рекомендательная система, planned employee training, corporate infrastructure, intersystem interaction, architecture design, recommender system, корпоративное обучение, межсистемное взаимодействие, плановое обучение сотрудников, проектирование архитектуры

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://journal.icsti.int/jour/article/view/265/254; Тихомирова Е.Обучение со смыслом: 13 правил для тех, кто учит взрослых Альпина PRO, 2024. 336 c.; Smith S, RiceW. Moodle 4 E-Learning Course Development: The definitive guide to creating great courses in Moodle 4.0 using instructional design principles, 5th edition. Packt Publishing, 2022. 436 p.; Fowler M. UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, 3rd edition. Addison-Wesley Professional, 2019. 208 p.; Ryan J. Canvas LMS Course Design: Create and deliver interactive online courses on the Canvas learning management system, 2nd Edition. Packt Publishing, 2021. 292 p.; Гаспарович Е.О. Управление обучением персонала на предприятии: монография. LAP Lambert Academic Publishing, Deutschland, 2020. 105 с.; Tilley S. Systems Analysis and Design. Course Technology Inc., 2019. 576 p.; Newman S. Monolith to Microservices: Evolutionary Patterns to Transform Your Monolith. O’Reilly Media, 2019. 576 p.; Newman S. Building microservices. O’Reilly Media, 2023. 624 p.; Martin R, Clean Architecture. Pearson Education, 2020. 432 p.; Blokdyk G. Service Oriented Architecture. A Complete Guide. 5STARCooks, 2019. 310 p.; https://journal.icsti.int/jour/article/view/265

Dostupnosť: https://journal.icsti.int/jour/article/view/265
https://doi.org/10.31432/1994-2443-2024-19-2-60-74

Algorithms for the Formation of Recommendations in the Information System

Autori: Victor Sineglazov Yuriy Oliinuk

Zdroj: Electronics and Control Systems; Vol. 2 No. 68 (2021); 26-30
Электроника и системы управления; Том 2 № 68 (2021); 26-30
Електроніка та системи управління; Том 2 № 68 (2021); 26-30

Predmety: filtration, размерность матрицы, фільтрація, algorithm, розрідженість, розмірність матриці, sparsity, фильтрация, aлгоритм, разреженность, matrix dimensios, recommendation system, рекомендательная система, рекомендаційна система

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/16088

MODIFIED ALGORITHM OF COLLABORATIVE FILTERING FOR FORMING USER RECOMMENDATIONS

Autori: Kochubey, Illa Yu. Zhurakovska, Oksana S. ELAKPI

Prispievatelia: Kochubey, Illa Yu. Zhurakovska, Oksana S. ELAKPI

Zdroj: Наукові вісті КПІ; № 3 (2020); 43-49
KPI Science News; № 3 (2020); 43-49
Научные вести КПИ; № 3 (2020); 43-49

Predmety: recommender system, modified algorithm of collaborative filtering, Рекомендаційна система, Колаборативна фільтрація, Модифікований алгоритм колаборативної фільтрації, Веб-каталог, модифицированный алгоритм коллаборативной фильтрации, 02 engineering and technology, веб-каталог, web directory, колаборативна фільтрація, Рекомендательная система, Коллаборативная фильтрация, Модифицированный алгоритм коллаборативной фильтрации, collaborative filtering, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, рекомендательная система, Recommender system, Collaborative filtering, Modified algorithm of collaborative filtering, Web directory, рекомендаційна система, модифікований алгоритм колаборативної фільтрації, коллаборативная фильтрация

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://scinews.kpi.ua/article/download/209842/pdf_69
http://scinews.kpi.ua/article/view/209842
http://scinews.kpi.ua/article/download/209842/pdf_69
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/40446
http://scinews.kpi.ua/article/view/209842

Разработка гибридной рекомендательной системы для авиапассажиров

Predmety: graph models, PageRank, автоматизированные системы обслуживания авипассажиров, recommendation system, графовые модели, collaborative filtering, рекомендательная система, automated air passenger service systems, коллаборативная фильтрация

Использование кластеризации для рекомендации стека технологий на основе данных ИТ-проекта ; Using clustering to recommend a technology stack based on IT project data

Autori: Попов, В. В. Штаненко, Е. М. Мельникова, А. В. a ďalší

Predmety: конференции, рекомендательная система, кластеризация, стек технологий, автоматизация, conferences, recommendation system, clustering, technology stack, automation

Popis súboru: application/pdf

Relation: Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 23. — Тюмень, 2025

Dostupnosť: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/38246

Комбинированный подход к рекомендации учебных дисциплин на основе анализа данных студентов ; A combined approach to the recommendation of academic disciplines based on the analysis of student data

Autori: Бессонова, С. Д. Кондратьев, И. В. Воробьева, М. С. a ďalší

Predmety: конференции, индивидуальная образовательная траектория, машинное обучение, кластеризация, векторизация текста, рекомендательная система, персонализированные рекомендации, контентная фильтрация, коллаборативная фильтрация, conferences, individual educational trajectory, machine learning, clustering, text vectorization, recommendation system, personalized recommendations, content filtering, collaborative filtering

Popis súboru: application/pdf

Relation: Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 23. — Тюмень, 2025

Dostupnosť: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/38239

Detailing explanations in the recommender system based on matching temporal knowledge

Autori: Chalyi, S. Leshchynskyi, V. Leshchynska, I.

Zdroj: Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 4, № 2 (106) (2020): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості; 6-13
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 4, № 2 (106) (2020): Информационные технологии. Системы управления в промышленности; 6-13
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 4, № 2 (106) (2020): Information technology. Industry control systems; 6-13

Predmety: recommender system, temporal rules, рекомендательная система, объяснение рекомендаций, темпоральные правила, согласование знаний, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, explanation of recommendations, 02 engineering and technology, рекомендаційна система, пояснення щодо рекомендацій, темпоральні правила, узгодження знань, knowledge matching, UDC 004.82

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://journals.uran.ua/eejet/article/download/210013/210890
http://journals.uran.ua/eejet/article/download/210013/210890
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/210013
https://cyberleninka.ru/article/n/detailing-explanations-in-the-recommender-system-based-on-matching-temporal-knowledge
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/210013

Интеллектуальное веб-приложение по рекомендации музыки: выпускная квалификационная работа магистра

Predmety: python, react, recommendation system, spotify api, рекомендательная система, django, кластеризация, clustering

Leveraging natural language processing techniques for enhanced recommender systems

Autori: Shulgin, Sergey Benderskaya, Elena

Predmety: recommender system, 2Vec models, обработка естественного языка, векторизация пользовательских предпочтений, embedding, задача кластеризации, NLP methods, эмбеддинг, рекомендательная система, vectorization of user preferences, natural language processing, методы NLP, cluster analysis, модели 2Vec

МУЛЬТИМОДАЛЬНАЯ НЕЙРОННАЯ КОЛЛАБОРАТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ В ЗАДАЧЕ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ РЕКОМЕНДАЦИЙ: РЕАЛИЗАЦИЯ И ОЦЕНКА НА ОСНОВЕ ДАННЫХ С ПЛАТФОРМЫ «ШИКИМОРИ»

Predmety: эмбеддинги, recommender system, нейронная коллаборативная фильтрация, machine learning, neural collaborative filtering, мультимодальная модель, рекомендательная система, машинное обучение, multimodal model, embeddings

A technique for automated analysis of the blade surface for defects under UV light

Autori: Alekseev, Evgeny Lomanov, Alexey Ivanov, Dmitry

Predmety: technological process automation, машинное зрение, неразрушающий контроль, recommendation system, measurement systems, рекомендательная система, non-destructive testing, автоматизация технологических процессов, machine vision, системы измерения

НЕЧЕТКАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА С ХОЛОДНЫМ СТАРТОМ ДЛЯ ВЫБОРА ТРАЕКТОРИИ ОБУЧЕНИЯ

Predmety: recommender system, холодный старт, экспертная система, 4. Education, cold start, нечеткое описание, траектория обучения, educational trajectory, collaborative filtering, fuzzy metric, рекомендательная система, нечеткая метрика, совместная фильтрация, fuzzy description, expert system

Разработка рекомендательной модели поддержки принятия решения при выборе продуктов пользователем

Predmety: recommender system, association rules, индекс статистической импликации, statistical implication index, рекомендательная система, анализ статистической импликации, алгоритм Apriori, recommender model, statistical implication analysis, рекомендательная модель, ассоциативные правила, algorithm Apriori