Применение обработки естественного языка для адаптивной навигации в системах рекомендаций (300,00 руб.)

Первый автор	Рудак
Авторы	Зори С.А.
Страниц	8

ID	932774
Аннотация	Цель работы — изучение возможностей применения методов обработки естественного языка ( NLP) для создания адаптивной навигации в системах рекомендаций, что позволит улучшить персонализацию и взаимодействие с пользователем в реальном времени. Предложена архитектура системы, включающая использование современных фреймворков для NLP, таких как Hugging Face, TensorFlow и PyTorch. Методология исследования основана на интеграции NLP для анализа текстовых данных, предсказания намерений пользователей и динамической адаптации интерфейсов. Использованы модели трансформеров ( BERT, GPT) , что повысило точность анализа запросов и персонализации рекомендаций. Результаты исследований показали, что применение NLP в системах рекомендаций значительно улучшает качество предложений. Адаптивная навигация, основанная на анализе текстов и предсказании намерений пользователей, позволяет динамически менять интерфейс, улучшая пользовательский опыт и увеличивая релевантность рекомендаций. Область применения данных результатов включает следующие цифровые платформы: интернет- магазины, стриминговые сервисы и платформы электронного обучения. Исследование подчеркивает важность использования NLP для создания персонализированных интерфейсов. Применение трансформеров для предсказания намерений в реальном времени повышает качество взаимодействия с пользователем, делая системы рекомендаций более гибкими и адаптивными к изменяющимся потребностям пользователей.

Рудак, Л.В. Применение обработки естественного языка для адаптивной навигации в системах рекомендаций / Л.В. Рудак, С.А. Зори // Вестник Московского энергетического института .— 2025 .— №3 .— С. 118-125 .— URL: https://rucont.ru/efd/932774 (дата обращения: 25.07.2025)