Розроблення та дослідження системи для персоналізованого формування плейлистів
Автор: Мельник Назар Юрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Мельник Назар. У роботі описується процес створення і дослідження роботи рекомендаційних алгоритмів для генерації персоналізованих рекомендаційних плейлистів. Для демонстрації використовується андроїд додаток, який містить в собі функціонал для прослуховування музики і отримання рекомендацій. Користувачі мають змогу шукати музичні композиції, вирішувати які пісні їм подобаються, а які ні, і також отримувати згенеровані рекомендаційні плейлисти. В першому розділі проаналізовано об’єкт та предмет дослідження, поставлено задачі проекту та оглянуто основні музичні додатки, які використовуються рекомендаційні системи. В другому розділі здійснено аналіз рекомендаційних алгоритмів. А саме оглянуто основні методи реалізації для колаборативної фільтрації, фільтрації на основі контенту та гібридного методу. Також проведено дослідження між трьома алгоритмами рекомендаційної системи на швидкість виконання поставленої задачі. В третьому розділі описується процес створення андроїд додатка, архітектура системи, та взаємодія методів між собою. Також описується процес написання програмного коду, створення бази даних, збір інформації та продемонстровано результати виконаної роботи. Загальний обсяг роботи – 99 сторінок, 72 рисунка, 9 таблиць, 32 формули, 20 використаних джерел. Ключові слова: АНДРОЇД ДОДАТОК, РЕКОМЕНДАЦІЙНІ АЛГОРИТМИ, РЕКОМЕНДАЦІЙНА СИСТЕМА, КОЛАБОРАТИВНА ФІЛЬТРАЦІЯ, МУЗИЧНИЙ ДОДАТОК, КОНТЕНТ ФІЛЬТР, ГІБРИДНИЙ МЕТОД.