Побудова та аналіз моделей для рекомендаційних систем у сфері електронної комерції

Simple item page
dc.contributor.advisorКатуніна, Ольга Сергіївна
dc.contributor.authorМузика, Іванна Петрівна
dc.contributor.authorMuzyka, Ivanna
dc.date.accessioned2026-06-11T10:58:24Z
dc.date.available2026-06-11T10:58:24Z
dc.date.issued2025-12-19
dc.description.abstractКваліфікаційна магістерська робота присвячена розробці дворівневої системи персоналізованих рекомендацій у сфері електронної комерції на підґрунті методів Data Science. У роботі реалізовано гібридну архітектуру, що інтегрує семантичний аналіз відгуків (BERT) та поведінкові фактори взаємодії. Здійснено моделювання генерації кандидатів за допомогою комплексу алгоритмів (Item/User-Based k-NN, ALS, LightFM, Two-Tower, SASRec) та виконано фінальний реранкінг моделлю LightGBM для оптимізації видачі. Практична цінність дослідження полягає у підвищенні ефективності управлінських рішень у ритейлі шляхом розробки архітектури, яка забезпечує баланс між точністю ранжування та різноманітністю товарних пропозицій. The Master's qualification thesis is devoted to the development of a two-level personalized recommender system in the field of e-commerce based on Data Science methods. The thesis implements a hybrid architecture that integrates semantic analysis of customer reviews (BERT) and behavioral interaction factors. Candidate generation modeling was performed using a complex of algorithms (Item/User-Based k-NN, ALS, LightFM, Two-Tower, SASRec), and final re-ranking was executed by the LightGBM model for optimizing the output (recommendation list). The practical value of the research lies in increasing the effectiveness of management decisions in retail through the development of an architecture that ensures a balance between ranking accuracy and the diversity of product offerings.
dc.identifier.citationМузика І. П. Побудова та аналіз моделей для рекомендаційних систем у сфері електронної комерції : магістер. диплом. робота : 051, Економіка / Музика Іванна Петрівна ; наук. керівник Катуніна О. С. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. штучного інтелекту, моделювання та статистики – Київ, 2025. – 121 с.
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/55103
dc.language.isouk
dc.publisherКиївський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectелектронна комерція
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectData Science
dc.subjectреранкінг
dc.subjectперсоналізація
dc.subjectBERT
dc.subjectматрична факторизація
dc.subjectповедінка споживачів
dc.subjectrecommender system
dc.subjecte-commerce
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectDeep Learning
dc.subjectre-ranking
dc.subjectpersonalization
dc.subjectmatrix factorization
dc.subjectconsumer behavior
dc.titleПобудова та аналіз моделей для рекомендаційних систем у сфері електронної комерції
dc.title.alternativeDevelopment and analysis of models for recommender systems in e-commerce
dc.typeOther
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Muzyka_Ivanna_051_25.pdf
Size:
8.51 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
ю2025 рік