Алгоритми та технології побудови рекомендаційних систем

Метою вивчення дисципліни є формування у здобувачів вищої освіти систематичних знань і навичок в області алгоритмів та технологій побудови рекомендаційних систем.

Практичне значення та використання отриманих знань: надання розуміння структури та складових рекомендаційних систем, принципів їх побудови, вміння формування рекомендацій на базі колаборативного та контентного підходів, навичок оволодіння інструментарієм застосування існуючих підходів, алгоритмів та технічних засобів реалізації для розробки та дослідження рекомендаційних систем, використання сучасних шляхів застосування моделей машинного навчання в рекомендаційних системах для вирішення практичних завдань.
Тематика та види навчальних занять

Для денної форми здобуття освіти

Лекційні заняття
Лекція 1. Основні положення розвитку та призначення рекомендаційних систем.
Лекція 2. Огляд існуючих рекомендаційних систем.
Лекція 3. Класифікація рекомендаційних систем.
Лекція 4. Особливості застосування методів колаборативної фільтрації.
Лекція 5. Особливості використання асоціативних правил та алгоритм apriori.
Лекція 6. Функції подібності.
Лекція 7. Метрики оцінки та тестування рекомендаційних систем.
Лекція 8. Перспективні напрямки у сучасних рекомендаційних системах.

Лабораторні заняття
Лабораторне заняття 1. Розробка концепції рекомендаційної системи.
Мета заняття – оволодіти можливостями використання, побудови та проектування рекомендаційних систем.
Лабораторне заняття 2. Колаборативна фільтрація у рекомендаційних системах.
Мета заняття – оволодіти засобами використання колаборативної фільтрації для створення рекомендаційних систем.
Лабораторне заняття 3. Підхід SVD розкладання при побудові рекомендаційних систем.
Мета заняття – оволодіти засобами використання SVD розкладання для створення рекомендаційних систем.
Лабораторне заняття 4. Створення рекомендаційних систем на основі аналізу поведінки користувачів з застосуванням машинного навчання. Частина 1
Мета заняття – оволодіти засобами створення рекомендаційних систем на основі аналізу поведінки користувачів на сайті з застосуванням машинного навчання.
Лабораторне заняття 5. Створення рекомендаційних систем на основі аналізу поведінки користувачів з застосуванням машинного навчання. Частина 2
Мета заняття – оволодіти засобами створення рекомендаційних систем на основі аналізу поведінки користувачів на сайті з застосуванням машинного навчання.
Лабораторне заняття 6. Імплементація власної рекомендаційної системи за проектними даними та її інтеграція. Частина 1
Мета заняття – оволодіти технологіями та засобами реалізації рекомендаційних систем за проектними даними та іх подальшої інтеграції.
Лабораторне заняття 7. Імплементація власної рекомендаційної системи за проектними даними та її інтеграція. Частина 2
Мета заняття – оволодіти технологіями та засобами реалізації рекомендаційних систем за проектними даними та іх подальшої інтеграції.

Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.
Індивідуальна робота

Для денної форми здобуття освіти

Розрахунково-графічна робота

Мета розрахунково-графічної роботи – набуття загальних та спеціальних компетентностей майбутніх магістрів, поглиблення теоретичних знань та практичних навичок використання алгоритмів та технології побудови рекомендаційних систем в рамках розроблених прикладних програмних систем.
Здобувач отримує завдання на першому тижні пешого семестру.
Пояснювальна записка містить 25-30 сторінок Кількість розділів – 2-3.
Змістовна послідовність виконання роботи.
1. Аналіз літературних джерел з досліджуваної тематики, розгляд алгоритмів та типів рекомендаційних систем.
2. Аналіз програмних аналогів та обґрунтування вибору бібліотек та допоміжних засобів реалізації.
3. Проектування структури програмного застосування.
4. Розробка загальної концепції, модульного складу та формалізація логіки використання рекомендаційної системи.
5. Розробка структур даних, основних сутностей та визначення зв’язків між ними.
6. Створення інтерфейсу програмного застосування. Написання програмного коду реалізації основної логіки рекомендаційної системи
Захист розрахунково-графічної роботи – протягом останнього навчального тижня семестру.

Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання

Для денної форми здобуття освіти
Поточний контроль полягає у виконанні
1) 7-ми індивідуальних поточних завдань. Індивідуальні поточні завдання виконуються на компʼютері відповідно до мети та завдань лабораторних занять. Бездоганне виконання індивідуальних поточних завдань №1-№6 оцінюється у 7 бали; індивідуального поточного завдання №7 – 8 балів.
2) двох модульних контрольних робіт. Модульні контрольні роботи складаються з теоретичної і практичної частин та проводяться у письмовій формі. Бездоганне виконання кожної модульної контрольної роботи становить 25 балів.
Підсумковий контроль – залік. Максимальна оцінка, яку може отримати студент – 100 балів. Мінімальна оцінка, яка дозволяє отримати «зараховано» - 60 балів.