Кафедра автоматизованих систем обробки інформації І управління. (назва кафедри) "На правах рукопису" удк



Сторінка1/37
Дата конвертації14.03.2019
Розмір1.13 Mb.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   37


НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ

КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ ІМЕНІ ІГОРЯ СІКОРСЬКОГО

Факультет інформатики та обчислювальної техніки .

(назва факультету, інституту)

Кафедра автоматизованих систем обробки інформації і управління .

(назва кафедри)


"На правах рукопису"

УДК

УДК 004.021



«До захисту допущено»

Завідувач кафедри


__________ О.А.Павлов .

(підпис) (ініціали, прізвище)











20

18

р.



МАГістерсЬКА ДИСЕРТАЦІЯ

на здобуття ступеня магістра
за спеціальністю . 126 Інформаційні системи та технології ..

(код та назва спеціальності)

ОПП Інформаційні управляючі системи та технології .



(код та назва спеціалізації)


на тему:

Інформаційна технологія класифікації користувачів на основі

поведінкової моделі







Виконав: студент

VI курсу

групи ІС-72мп










(шифр групи)




Горобюк Володимир Петрович







(прізвище, ім’я, по батькові)




(підпис)




Науковий керівник

ст. викл. Олійник Ю.О.










(посада, науковий ступінь, вчене звання, прізвище та ініціали)




(підпис)




Консультант




к.т.н., доц. Жданова О.Г.













(науковий ступінь, вчене звання, прізвище, ініціали)





(підпис)




Рецензент



















(посада, науковий ступінь, вчене звання, прізвище та ініціали)





(підпис)

Засвідчую, що у цій магістерській дисертації немає запозичень з праць інших авторів без відповідних посилань.




Студент
















(підпис)

Київ – 2018

РЕФЕРАТ

Магістерська дисертація: 102с., 22рис., 44таблц., 1 додаток, 36 джерел.



Актуальність. Людина у процесі своєї діяльності дуже часто отримує, шукає та аналізує певну інформацію. І тому у неї формуються певні звички, починає надаватись перевага тим чи іншим доступним сегментам інформації (книги, політика, тощо). В результаті виникає ситуація, що зі збільшенням кількості інформації, та спрощенням можливості її отримання, людині стає досить складно обрати те, що вона хотіла б дізнатись, переглянути тощо. І також при цьому людина хоче отримувати лише ту інформацію, яка принесе їй користь, і яка буде актуальною, саме для неї, для того, щоб не використовувати свій час для аналізування “лишньої” інформації даних.

І для отримання “необхідної” інформації дуже часто використовуються рекомендаційні системи. Проте досить часто інформація, яку ми отримуємо в цих рекомендаційних системах не є для нас валідною, чи актуальною.

Тому необхідною є розробка інформаційної технології, яка дасть змогу рекомендувати користувачу інформацію, яка буде потрібна саме йому, на основі його вподобань, поведінкової моделі. Використовуючи алгоритми класифікації система має змогу найти користувачів з схожими інтересами, та на основі цього надавати поточному користувачу рекомендації, у різноманітних сегментах інформації, тобто система надає користувачу рекомендації не лише в напрямі “фільми”, а може також надавати рекомендації і у інших напрямах наприклад “книги”, “музика”, тощо. Також дана система може надати користувачу рекомендацію саме в плані напряму, наприклад, якщо людина цікавиться книгами, та музикою, надати їй рекомендації “фільми”.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних». Державний реєстраційний номер 0117U000924.

Мета дослідження – покращення існуючого процесу рекомендації інформації користувачу у різноманітних напрямах (фільми, книги, тощо) за рахунок створення та інтеграції інформаційної технології класифікації користувача за його поведінковою моделлю.

Для досягнення мети необхідно виконати наступні задачі:

− сформувати та проаналізувати методи та алгоритми, які дають змогу зробити класифікацію користувача на основі його поведінкової моделі;

− обрати та реалізувати належний метод класифікації користувача;

− провести експериментальне дослідження даного методу, та аналіз отриманих результатів;

− обрати алгоритм на для надання рекомендації, щодо “нових” інтересів користувача;

− провести експериментальне дослідження даного алгоритму, та виконати аналіз отриманих результатів;

розробити програмне забезпечення.



Об’єкт дослідження – процес класифікації користувача на основі поведінкової моделі, і як результат надання рекомендації інформації користувачу, на основі його класу.

Предмет дослідження – методи класифікації користувачів на основі поведінкової моделі, а також методи для надання рекомендації.

Наукова новизна отриманих результатів

Покращення алгоритму класифікації користувача шляхом використання гібридного методу класифікації, з використанням вбудованого класифікатора тексту, що аналізує його пости. Також врахування поведінки користувача, яка змінюється з часом, за рахунок збереження класу користувача кожного дня. В результаті такий підхід дає змогу аналізувати динаміки змін інтересів користувача з плином часу, що в результаті дає змогу надавати йому актуальні рекомендації, які будуть для нього найбільш прийнятними.

Адаптація алгоритму знаходження асоціативних правил для можливості надання рекомендацій на основі асоціативних правил, які будуються за допомогою алгоритму Apriori.
Публікації.

Горобюк В. П. Використання алгоритму Apriori для створення асоціативних правил для надання рекомендацій користувачу щодо навчальних матеріалів / В. П. Горобюк. // МОДС. – 2018. – С. 158–161 [1].

Горобюк В. П. Інформаційна технологія класифікації користувачів на основі поведінкової моделі / Вп П. Горобюк. // ІСТУ. – 2018. – С. 12–16 [2].

КЛАСИФІКАЦІЯ, ПОВЕДІНКОВА МОДЕЛЬ, АСОЦІАТИВНІ ПРАВИЛА, НАДАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙ, ПРИКЛАДНИЙ ПРОГРАМНИЙ ІНТЕРФЕЙС



ABSTRACT

Master's dissertation: 102 p., 22 pictures., 44 tables., 1 appendix, 36 sources.



Topicality. In the process of his activity, a person often receives, searches and analyzes certain information. That is why it develops certain habits, and gives preference to one or another accessible segments of information (books, politics, etc.). As a result, a situation arises that with an increase in the amount of information and simplification of the possibility of obtaining it, it becomes difficult for a person to choose what he would like to know, to review, etc. And also, each person wants to receive only the information that will benefit her and which will be relevant for her, in order not to use her time to analyze the "extra" information.

And in order to obtain the "necessary" information, reference systems are very often used. However, quite often, the information we receive in these advisory systems is not valid or relevant to us.

Therefore, it is necessary to develop an information technology that will enable the user to recommend the information that will be needed to him, based on his preferences, behavioral model. Using the classification algorithm, the system can find users with similar interests and, based on this, provide the current user with recommendations in various segments of information, that is, the system provides the user with recommendations not only in the direction of "films", but may also provide recommendations in other areas. such as "books", "music", etc. Also, this system can provide the user with a recommendation in the direction of the interest, for example, if a person is interested in books and music, give it recommendations "films".

Relationship of work with scientific programs, plans, themes. Work performed at the Department of ASOIU at the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" within the topic “Methods and technologies of high performance computing and performing of big data”. Governments register number 0117U000924.

The purpose of research is to find a way to improve the existing process of recommending information to the user in various directions (films, books, etc.) by creating and integrating the information technology of user classification according to his behavioral model.

To achieve the goal it is needed to resolve the following tasks:

to formulate and analyze methods and algorithms which allow to classify a user based on his behavioral model;

to select and implement a proper method of user classification;

to conduct an experimental study of this method, analysis of the results obtained;

to choose an algorithm to provide guidance on "new" user interests;

to conduct an experimental study of this algorithm; to perform the analysis of the obtained results;

to develop software.



The object of research - is the process of user classification based on behavioral model, and as a result of providing information to users on the basis of its class.

Subject of research - methods of user classification based on behavioral model, as well as methods for making recommendations.

Scientific novelty of the obtained results

Improvement of the user classification algorithm by using the hybrid classification method, using the built-in text classifier that analyzes its posts. It also takes into account the behavior of the user, which varies over time, by maintaining a class of user every day. As a result, this approach allows you to analyze the dynamics of changes in user interests over time, which in the end gives him the opportunity to provide him with relevant recommendations that will be most appropriate for him.

Adaptation of the algorithm for determination of associative rules for the possibility of providing recommendations based on associative rules that are constructed using the Apriori algorithm.

Publications

Horobiuk V. P. Using the Apriori algorithm to create associative rules for giving recommendations to the user regarding teaching materials / Horobiuk. // MODS. – 2018. – pp. 158–161.

Horobiuk V. P. Information Technology for Behavior-based User Classification / Horobiuk. // ISMT. – 2018. – pp. 12–16.

CLASSIFICATION, BEHAVIOR MODEL, ASSOCIATIVE RULES, GIVING PROPOSALS, APPLICATION PROGRAMMING INTERFACE



ЗМІСТ

1.1.1.1ПРОЕКТНІ РІШЕННЯ З РОЗРОБКИ СИСТЕМИ «Інформаційна технологія класифікації користувачів на основі поведінкової моделі» 11

1.1Опис бізнес-процесів 11

1.1.1Опис предметної області 11

1.1.2Опис процесу діяльності 13

1.1.3Актори та функції 14

1.1.4Структура бізнес-процесів 17

1.2Опис постановки задачі 21

1.2.1Призначення розробки 21

1.2.2Цілі та завдання системи 21

1.3Рішення з інформаційного забезпечення 22

Висновки до розділу 29

2.1.1.1МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ КЛАСИФІКАЦІЇ КОРИСТУВАЧІВ ТА НАДАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙ 30

2.1Змістовна постановка задачі 30

2.2Задача про класифікацію користувачів на основі поведінкової моделі 31

2.2.1Математична модель 31

2.2.2Огляд методів розв’язання 33

2.2.3Збір даних 34

2.2.4Поведінкова модель користувача 35

2.2.5Модифікація методу дерева рішень 36

2.2.6Результати дослідження ефективності методу класифікації 37

2.3Задача про рекомендацію нових інтересів користувачу 39

2.3.1Математична модель 39

2.3.2Огляд методів розв’язання 42

2.3.3Адаптація методу розв’язання задачі 43

2.3.4Розробка алгоритму розв’язання 43

Висновки до розділу 44

3.1.1.1ОПИС ПРОГРАМНОГО ТА ТЕХНІЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ 46

3.1 Засоби розробки 46

3.2 Архітектура програмного забезпечення 50

3.2.1Архітектура Back-end частини 50

3.2.2Діаграма класів Back-end частини 51

3.2.3Діаграма компонентів Back -end частини 52

3.2.4Архітектура Front-end частини 53

3.2.5Діаграма класів Front-end частини 54

3.2.6Діаграма розгортання 54

3.2.7Діаграма послідовності 54

3.3 Інструкція користувача 55

3.3.1Призначення системи 55

3.3.2Реєстрація та вхід в систему 55

3.3.3Отримання списку інтересів системи 57

3.3.4Отримання каталогу матеріалів всередині інтересу 57

3.3.5Перегляд сторінки поточного матеріалу 58

3.3.6Управління списком власних інтересів 58

3.3.7Перегляд рекомендацій нових інтересів 59

3.3.8Управління списком рекламних матеріалів 60

3.3.9Перегляд статистичної інформації про клас чи інтерес 61

3.4Опис технічного забезпечення 64

Висновки до розділу 65

4.1.1.1РОЗРОБКА СТАРТАП-ПРОЕКТУ 66

4.1Опис ідеї проекту 66

4.2Технологічний аудит ідеї проекту 70

4.3Аналіз ринкових можливостей запуску стартап-проекту 72

4.4Розроблення ринкової стратегії проекту 80

4.5Розроблення маркетингової програми стартап-проекту 82

Висновки до розділу 84


Каталог: bitstream -> 123456789
123456789 -> Енергетика України І проблеми енергозбереження
123456789 -> Реалізація компетентнісного підходу до навчання на уроках та в позакласній роботі з географії
123456789 -> Робоча програма з дисципліни «Природні ресурси України» Курс: 3 Семестр: 5
123456789 -> Навчально-методичний посібник для самостійної роботи Для студентів економічних спеціальностей вищих навчальних закладів
123456789 -> Навчальний посібник для студентів вищих медичних навчальних закладів
123456789 -> З досвіду роботи вчителя хімії нвк «Лановецька загальноосвітня школа №1 I-III ступенів- ліцей»
123456789 -> Опис досвіду актуальність досвіду


Поділіться з Вашими друзьями:
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   37


База даних захищена авторським правом ©referatu.in.ua 2017
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка