Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36744
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.advisorЛуцків, Андрій Мирославович-
dc.contributor.advisorLutskiv, Andriy-
dc.contributor.authorКварамба, Рувімбо Рона-
dc.contributor.authorKwaramba, Ruvimbo Ronah-
dc.date.accessioned2021-12-23T12:46:07Z-
dc.date.available2021-12-23T12:46:07Z-
dc.date.issued2021-12-
dc.date.submitted2021-12-
dc.identifier.citationКварамба Рувімбо Ронах. Методи аналізу та процесу великих даних у створенні системи рекомендацій для інтернет-магазину : магістерська кваліфікаційна робота «123 — Комп’ютерна інженерія» / Кварамба Рувімбо Рона. – Тернопіль : ТНТУ, 2021. – 56 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36744-
dc.description.abstractМетою дослідження є обґрунтування математичного підходу та відповідного програмного забезпечення для рекомендаційної системи для рекомендації житла для клієнтів. Для досягнення цієї мети необхідно: проаналізувати характеристики вхідних даних та завдання, яке необхідно вирішити. Проаналізувати та обґрунтувати математичний підхід до побудови системи рекомендацій.  .Аналіз та обґрунтування програмних технологій для впровадження системи. Вибір та обґрунтування середовища виконання рекомендаційної системи та впровадження прототипу рекомендаційної системиuk_UA
dc.description.abstractThe purpose of the work is to develop a software and hardware module for monitoring of the parameters of the microclimate of the building and the environment. Theoretical and practical aspects of software and hardware module of development for monitoring of building microclimate parameters were considered in the work. The choice of means of software development of the hardware and software complex is substantiated. In the course of this work, a software and hardware module for monitoring of the parameters of the microclimate was developed and implemented, which measures the ambient temperature, relative humidity and atmospheric pressure without human intervention.uk_UA
dc.description.tableofcontentsCHAPTER 1 1.1 Recommendation System...8 1.2 Big Data Concept...11 1.3 Machine Learning...14 1.4 Cloud Technology...17 1.5 The structure of the big data framework...18 CHAPTER 2 2.2 Methods to make recommendation...22 2.2 Software Recommendations System...23 2.3 Machine Learning...29 2.4 Google Cloud Platform...30 CHAPTER 3 3.1 Deployment and processing costs...33 3.2 Data analysis...34 3.3 Code Analysis...38 3.4 Big Data Frameworks...44 3.5Using GCP DataProc...48 CHAPTER 4 Occupational Health and Safety...49 CONCLUSION...51 REFERENCES...52 APPENDICES...53uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subject123uk_UA
dc.subjectкомп’ютерна інженеріяuk_UA
dc.subjectBig Data Methodsuk_UA
dc.subjectCloud Providersuk_UA
dc.subjectRecommendation Systemsuk_UA
dc.subjectMachine Learninguk_UA
dc.subjectхмарні постачальникиuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectМетоди великих данихuk_UA
dc.subjectрекомендаційні системиuk_UA
dc.titleMethods of Big Data Analysis and Process in Creating a System of Recommendation for an online storeuk_UA
dc.title.alternativeМетоди аналізу та процесу великих даних у створенні системи рекомендацій для інтернет-магазинуuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Kварамба Рувімбо Рона, 2021uk_UA
dc.contributor.committeeMemberМарценко, Сергій-
dc.contributor.committeeMemberMarcenko, Serhii-
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.format.pages56-
dc.subject.udc004.4uk_UA
dc.identifier.citationenKwaramba Ruvimbo Ronah. Methods of big data analysis and process in creating a system of recommendation for an online store: master qualification work “123 — Computer Engineering” / Kwaramba Ruvimbo Ronah- Ternopil: TNTU, 2021.-56uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical Universityuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
dcterms.references1. Barabasi, A. L. (2016). P.25Network scienceNew York, NY: Cambridge 2. Bhattacharya, D., & Ram, S. (2015). RT @News: An analysis of news agency ego networks in a micro-blogging environment. ACM Transactions on MIS, 6(3), P.1–25. 3. Breiman, L. (2001). Statistical modeling: The two cultures. Statistical Science, P.16, [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar] 4. Delen, D. (2015). Real-world data mining: Applied business analytics and decision making. Upper Saddle River, NJ: FT Press (a Pearson Company). [electronic resource] 5. Delen, D & Demirkan, H. (2013). Data, information and analytics as services. Decision Support Systems 55,P. 359–363. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar] 6. Delen, D., & Zolbanin, H. M. (2018). The analytics paradigm in business research. Journal of Business Research, 90,P. 186 [Google Scholar] 7. Hauser O Luca, M. (2015). How to design and analyze a business experiment. Harvard Business Review. [electronic resource] 8. Lismont, J., Ram, S., Vanthienen, V., Lemahieu, W.,& Baesens, B. (2018). Predicting interpurchase time in a retail environment using customer product networks: An empirical study and evaluation. Expert Systems with Applications, 104, 22–32. doi: 10.1016/j.eswa.2018.03.016 [electronic scholar], [Google Scholar] 9. Liu, J., & Ram, S. (2018). Using big data and network analysis to understand Wikipedia article quality. Data and Knowledge Engineering, 115, P.80–93, doi: 10.1016/j.datak.2018.02.004. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar] 10. Putka, D. J., Beatty, A. S., & Reeder, M. C. (2017). Modern prediction methods: new perspectives on a common problem. Organizational Research Methods, 21(3), 689-732. doi:10.1177/1094428117697041 [Crossref], [Web of Science ®], [electronic reference] 11. Ram, S., Wang, Y., Currim, F., & Currim, S. (2015). Using big data for predicting freshman retention. Proceedings of International Conference on Information Systems, Ft. Worth, Texas. [electronic reference]en_UA
Розташовується у зібраннях:123 — комп’ютерна інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
author.doc27,5 kBMicrosoft WordПереглянути/відкрити
Ruvimbo Master Thesis .pdf1,57 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора