Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/54808| Назва: | Рекомендаційна система вибору житла з використанням технологій машинного навчання |
| Інші назви: | Recommendation system for housing selection using machine learning technologies |
| Автори: | Яцюк, Юлія Романівна |
| Ключові слова: | рекомендаційна система пошук житла машинне навчання веб-система нерухомість SmartHomeFinder Flask PostgreSQL recommendation system housing selection machine learning web application real estate |
| Дата публікації: | 2025 |
| Видавництво: | Тернопіль, ЗУНУ |
| Бібліографічний опис: | Яцюк, Ю. Р. Рекомендаційна система вибору житла з використанням технологій машинного навчання = Recommendation system for housing selection using machine learning technologies : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп’ютерні науки освітньо-професійна програма – комп’ютерні науки / Юлія Романівна Яцюк ; наук. керівник к.т.н., доц. П. Є. Биковий. Тернопіль : ЗУНУ, 2025. 46 с. |
| Короткий огляд (реферат): | Метою роботи є розроблення веб-системи SmartHomeFinder – рекомендаційної системи вибору житла із використанням технологій машинного навчання. Для реалізації системи використано Flask (мова Python) для розробки веб-застосунку, базу даних PostgreSQL для зберігання даних та алгоритми машинного навчання для формування рекомендаційної моделі. Внаслідок виконання роботи створено веб-систему SmartHomeFinder, яка на основі алгоритмів машинного навчання надає користувачам персоналізовані рекомендації щодо вибору житла. Розроблену систему можна застосовувати на онлайн-платформах з пошуку нерухомості або в агентствах нерухомості для автоматизації та підвищення ефективності процесу добору житла відповідно до потреб користувачів. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/54808 |
| Розташовується у зібраннях: | 2024-2025 н. р. |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Яцюк_КН-42.pdf | 1.86 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.