Разработка мобильной рекомендательной системы на основе нейросетевого анализа изображений
Построение модели пользователя в рекомендательных системах. Решение задачи таргетированной рекламы. Разработка прототипа мобильной рекомендательной системы на основе нейросетевого анализа изображений. Алгоритм предсказания интересов пользователя.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 28.11.2019 |
| Размер файла | 7,3 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
18. ITNT-2019 [Электронный ресурс]: http://itnt-conf.org/
19. Kang, W.C. Visually-aware fashion recommendation and design with generative image models. / W.C. Kang, C. Fang, Z. Wang, J. McAuley // IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) - IEEE, 2017. - 207-216 с.
20. Keras [Электронный ресурс]: https://keras.io/
21. Kingma, D. P. Adam: A method for stochastic optimization. / D. P. Kingma, J. Ba. // arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014.
22. Kotlin [Электронный ресурс]: https://kotlinlang.org/
23. Krizhevsky A. Imagenet classification with deep convolutional neural networks / A. Krizhevsky, I. Sutskever, G.E. Hinton // Advances in neural information processing systems, 2010. - 1097-1105 с.
24. LeCun, Y. Convolutional networks for images, speech, and time series / Y. LeCun, Y. Bengio //The handbook of brain theory and neural networks, 1995. - Т. 3361. - 310 с.
25. LeCun, Y. Deep learning. / Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton // nature, 2015. - Т. 521, №. 7553. - 436 с.
26. Li H. Eigen-pep for video face recognition / H. Li, G. Hua, X. Shen, Z. Lin, J. Brandt // Asian Conference on Computer Vision - Springer, 2014. - 17-33 с.
27. Liu Z. Fine-grained Attention-based Video Face Recognition / Z. Liu, H. Hu, J. Bai, S. Li, S. Lian // arXiv preprint arXiv:1905.01796, 2019
28. McAuley J. Image-based recommendations on styles and substitutes / J. McAuley, C. Targett, Q. Shi, A. Van Den Hengel // Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2015. - 43-52 с.
29. Miech A. Learnable pooling with Context Gating for video classification / A. Miech, I. Laptev, J. Sivic // arXiv preprint arXiv:1706.06905, 2017.
30. Mnih A. Probabilistic matrix factorization / A. Mnih, R. Salakhutdinov // Advances in neural information processing systems, 2008. - 1257-1264 с.
31. Packer C. Visually-Aware Personalized Recommendation using Interpretable Image Representations / C. Packer, J. McAuley, A. Ramisa // arXiv preprint arXiv:1806.09820, 2018
32. Pan S. J. A survey on transfer learning / S.J. Pan, Y. Qiang // IEEE Transactions on knowledge and data engineering, 2010. - Т. 22, №. 10. - 1345-1359 с.
33. Park D.H. A literature review and classification of recommender systems research. / D.H. Park, H.K. Kim, I.Y. Choi, J.K. Kim // Expert systems with applications - Elsevier, 2012. - T. 39, №. 11. - 10059-10072 с.
34. PyTorch [Электронный ресурс] https://pytorch.org/
35. Rassadin A.G. Compressing deep convolutional neural networks in visual emotion recognition / A.G. Rassadin, A.V. Savchenko // Proceedings of the International Conference Information Technology and Nanotechnology. Session Image Processing, Geoinformation Technology and Information Security - Samara National Research University, 2017. - 207-2013 с.
36. Shaknarovich G. Face recognition from long-term observations / G. Shaknarovich, J.W. Fisher, T. Darrell // European Conference on Computer Vision - Springer, 2002. - 851-865 с.
37. Shankar D. Deep learning based large scale visual recommendation and search for e-commerce / D. Shankar, S. Narumanchi, H.A. Ananya, P. Kompalli, K. Chaudhury // arXiv preprint arXiv:1703.02344, 2017.
38. Sokolova A.D. Cluster analysis of facial data in video surveillance systems using deep learning / A.D. Sokolova, A.V. Savchenko // Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks - NET 2017 - Springer New York LLC, 2018. - Т. 7. - 113-120 с.
39. TensorFlow [Электронный ресурс]: https://www.tensorflow.org/
40. TensorFlowLite [Электронный ресурс]: https://www.tensorflow.org/lite
41. Vaswani, A. Attention is all you need. / A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. Gomez, N. Aidan, L. Kaiser, I. Polosukhin // Advances in neural information processing systems, 2017. - 5998-6008 с.
42. Wang, H. Video-based face recognition: A survey / H. Wang, Y. Wang, Y. Cao // World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, 2009. - Т. 3, №. 12. - 2809-2818 с.
43. Yang J. Neural Aggregation Network for Video Face Recognition / J. Yang, P. Ren, D. Zhang, D. Chen, F. Wen, H. Li, G. Hua // CVRP, 2017. - T. 4, №. 6. - 7 с.
44. Yang, Z. From Recommendation to Generation: A Novel Fashion Clothing Advising Framework / Z. Yang, Z. Su, Y. Yang, G. Lin // 7th International Conference on Digital Home (ICDH). - IEEE, 2018. - 180-186 с.
45. Yu W. Aesthetic-based clothing recommendation / W. Yu, H. Zhang, X. He, X. Chen, L. Xiong, Z. Qin // Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference on World Wide Web - International World Wide Web Conferences Steering Committee, 2018. - 649-658 с.
46. Yu-Chu L. Personalized clothing-recommendation system based on a modified Bayesian network / L. Yu-Chu, Y. Kawakita, E. Suzuki, H. Ichikawa // 2012 IEEE/IPSJ 12th International Symposium on Applications and the Internet - IEEE, 2012. - 414-417 с.
47. Zhai A. Visual discovery at pinterest / A. Zhai, D. Kislyuk, Y. Jing, M. Feng, E. Tzeng, J. Donahue, T. Darrell // Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web Companion - International World Wide Web Conferences Steering Committee, 2017. - 515-524 с.
48. Zhang S. Deep learning based recommender system: A survey and new perspectives / S. Zhang, L. Yao, A. Sun, Y. Tay // ACM Computing Surveys (CSUR) - ACM, 2019. - T. 52, №. 1. - 5 с.
49. Zhou Y. Large-scale parallel collaborative filtering for the netflix prize / Y. Zhou, D. Wilkinson, R. Schreiber, R. Pan // International Conference on Algorithmic Applications in Management, 2008. - 337 с.
50. Научно-учебная группа «Анализ мультимедийных данных пользователей мобильных устройств». [Электронный ресурс]: https://nnov.hse.ru/bipm/amdmobile/
51. Научно-учебная группа «Анализ мультимедийных данных». [Электронный ресурс]: https://nnov.hse.ru/bipm/amd/papers
52. Никитин М.Ю. Нейросетевая модель распознавания человека по лицу в видеопоследовательности с оценкой полезности кадров / М.Ю. Никитин, В.С. Конушин, А.С. Конушин // Компьютерная оптика, 2017. - Т. 41, № 5. - 732-742 с. - DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-5-732-742.
53. ПОМИ РАН [Электронный ресурс]: http://www.pdmi.ras.ru/pdmi/index.php
54. Репозиторий с открытым кодом. [Электронный ресурс]: https://github.com/KirillDemochkin/UserVisualPreferences
55. Савченко А.В. Тригонометрическая система функций в проекционных оценках плотности вероятности нейросетевых признаках изображений / А.В. Савченко // Компьютерная оптика - Самара: Институт систем обработки изображений Российской академии наук, 2018. - Т. 42, № 1. - 149-158 с.
56. Соколова А.Д. Упорядочивание данных в системах видеонаблюдения на основе технологий глубокого обучения / А.Д. Соколова, А.В. Савченко // Сборник трудов ИТНТ-2018. - Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 2018. - 946-952 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Метод извлечения информации о личностных характеристиках пользователя с помощью технологии распознавания лица. Разработка алгоритма работы рекомендательной системы, основанной на психологическом портрете пользователя, хранилища баз данных и интерфейса.
курсовая работа [815,2 K], добавлен 21.09.2016Анализ системы получения изображений микропрепарата Атлант-микро. Разработка модели, алгоритмов совмещения фрагментов. Разработка пользовательского интерфейса системы. Оценка качества совмещения фрагментов алгоритмом с бинаризацией на основе гистограмм.
дипломная работа [8,0 M], добавлен 23.09.2012Современные системы текстурного анализа изображений. Примеры текстурной сегментации одноканальных изображений. Использование признаков, полученных на основе гистограммы яркостей второго порядка, для классификации спектрозональных аэрофотоснимков.
реферат [573,5 K], добавлен 15.01.2017Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.
дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022Разработка автоматизированной системы управления оператора мобильной связи. Операторы модификации данных Insert, Update, Delete в среде MS SQL Server. Структура базы данных. Схема диалога пользователя с приложением, порядок использования представлений.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 21.04.2015Создание сайта-каталога программного обеспечения с поиском на основе булевой модели. Достоинства и недостатки булевой модели. Алгоритм поиска по слову в базе данных системы. Разработка руководства пользователя и администратора по работе с системой.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 28.04.2014Исследование вертикальных проекций яркости и размаха яркости. Программная реализация алгоритма автоматического анализа цифровых изображений номерных знаков с целью сегментации цифробуквенных символов. Разработка графического пользовательского интерфейса.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 12.04.2013Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017Цифровые рентгенографические системы. Методы автоматического анализа изображений в среде MatLab. Анализ рентгеновского изображения. Фильтрация, сегментация, улучшение изображений. Аппаратурные возможности предварительной нормализации изображений.
курсовая работа [890,9 K], добавлен 07.12.2013Построение концептуальной модели базы данных. Физическое проектирование программы для автоматизации работы пользователя в Microsoft Access. Разработка системы запросов информации на основе таблиц и получения необходимых отчетов в требуемых формах.
курсовая работа [2,9 M], добавлен 08.05.2015Построение векторной модели нейронной сети. Проектирование и разработка поискового механизма, реализующего поиск в полнотекстовой базе данных средствами нейронных сетей Кохонена с применением модифицированного алгоритма расширяющегося нейронного газа.
курсовая работа [949,0 K], добавлен 18.07.2014Изучение и программная реализация в среде Matlab методов обработки, анализа, фильтрации, сегментации и улучшения качества рентгеновских медицинских изображений. Цифровые рентгенографические системы. Разработка статически обоснованных алгоритмов.
курсовая работа [4,7 M], добавлен 20.01.2016Компьютерная графика и обработка изображений электронно-вычислительными машинами являются наиболее важным аспектом использования ЭВМ во всех сферах человеческой деятельности. Разработка "подсистемы линейной сегментации", описание алгоритма и логики.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 23.06.2008Общие понятия реляционного похода к базам данных. Разработка программы для автоматизации функций руководителя салона сотовой связи. Детализация бизнес-процессов. Интерфейс для работы пользователя. Тестирование разработанной информационной системы.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 26.06.2012Анализ проблем, возникающих при совмещении изображений в корреляционно-экстремальных навигационных системах. Использование двумерного дискретного преобразования Фурье. Нахождение корреляционной функции радиолокационного и моделируемого изображений.
дипломная работа [3,6 M], добавлен 07.07.2012Системы поддержки принятия решений. Информационные аспекты процессов химической очистки теплоэнергетического оборудования. Математическое моделирование на основе корреляционно-регрессионного анализа. Построение модели. Подсистема "Дисперсионный анализ".
дипломная работа [4,2 M], добавлен 12.08.2017Разработка программы по составлению бланка с анализом сданной отчетности клиента. Выбор способа организации данных, операторы языка SQL, построение ER-диаграммы и таблиц на её основе, листинг процедур. Описание процесса работы пользователя с программой.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 10.10.2015Основы биометрической идентификации. Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи. Разработка программного обеспечения для защиты от несанкционированного доступа на основе спектрального анализа голоса пользователя.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 10.11.2013Изучение процесса автоматизации системы управления складом и отчетами. Проектирование схемы отпуска товара со склада с помощью методологий структурного анализа. Выбор инструментальных средств. Разработка алгоритмов, базы данных и руководства пользователя.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 09.11.2016Построение интерполяционных объектов и их свойства. Линейные операции над множествами по Минковскому. Вывод формулы поворота вектора. Основные числовые характеристики изображений. Усовершенствованный метод интерполяции. Исследование исходных множеств.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 18.05.2013
