Дослідження та застосування алгоритмів кластеризації в рекомендаційній системі
Автор: Кохан Соломія Остапівна
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні технології проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Кохан С.О., Юрчак І.Ю (керівник). Дослідження та застосування алгоритмів кластеризації в рекомендаційній системі. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2020. Розширена анотація. Кластерний аналіз - задача розподілу заданої вибірки об’єктів (ситуацій) на підмножини, що називаються кластерами, так, щоб кожен кластер складався з подібних об’єктів, а об’єкти різних кластерів істотно відрізнялися [1-2]. Широке застосування кластерний аналіз знайшов у маркетингових дослідженнях. Взагалі, коли необхідно класифікувати множину даних на групи для подальшої обробки, кластерний аналіз є ефективним. Досягненням кластерного аналізу є можливість проводити розподіл об’єктів не за одним параметром, а за рядом ознак [3-4]. Об’єкт дослідження – Об’єктом дослідження є процес прийняття рішення за допомогою алгоритму кластеризації. Предмет дослідження – Предметом дослідження є вирішення задачі процесу прийняття рішення за допомогою ієрархічного алгоритму. Мета – дослідження та застосування алгоритмів кластеризації в рекомендаційній системі. В результаті виконання магістерської кваліфікаційної роботи створено програмний продукт, в якому користувач після того як отримує результати опитування може за допомогою алгоритмів кластеризації простіше та зручніше знайти додаткову інформацію. Наукова новизна полягає в тому, що запропоновано алгоритм прийняття рішення на основі ієрархічної кластеризації з використанням двох основних методів – роздільного та об’єднуючого. Загальний об’єм: 88 сторінки з яких 6 рамок і 8 таблиць. Ключові слова: кластерний аналіз, рекомендаційна система, алгоритми кластеризації, JavaScript, HTML, CSS. Перелік використаних літературних джерел. https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%96%D0%B7 Jain, Murty, Flynn Data clustering: a review. // ACM Comput. Surv. 31(3), 1999. http://econjournal.vsau.org/files/pdfa/657.pdf Панченко Н. Г. Кластерний аналіз в дослідженні показників соціально – економічного розвитку міст України // Збірник наукових праць УкрДАЗТ. – 2010. – Вип. 114. – С. 205-210.