Рекомендательная система для службы знакомств (проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 17:59, 3 апреля 2018; Akonushin (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Ментор Конушин Антон
Учебный семестр Осень 2017
Учебный курс 2-й курс
Проект можно развивать на летней практике
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3



Что это за проект?

Доводилось ли вам иметь дело с современными сайтами знакомств, такими как Tinder, Badoo, Hotornot? К сожалению, на текущий момент подобные сервисы будут подбирать вашу вторую половинку только исходя из её местоположения, пола, возраста, а также группы других эвристических параметров. Вам же предстоит создать собственный сервис, являющийся рекомендательной системой для уже существующих. Вам предстоит создать рекомендательную систему, которая будет способна обучаться индивидуальным предпочтениям людей о внешности своей второй половинки и осуществлять фильтрацию выдачи. Для этого вам придется использовать различные алгоритмы машинного обучения, компьютерного зрения, изучить работу существующих рекомендательных систем и внести в нее что-то новое. В частности, конечной целью вашего проекта является в первую очередь является рекомендательная система, сервер, реализующий её, а также мобильное Android-приложение, осуществляющее взаимодействие сервера и пользователя.

Чему вы научитесь?

  • Освоите работу с нейросетевыми технологиями
  • Получите опыт в мобильной разработке
  • Изучите существующие алгоритмы рекомендательных систем и попытаетесь создать новые
  • Получите навыки работы в компьютерном зрении
  • Научитесь писать серверную часть приложения

Какие начальные требования?

Знание Python, C++, знание ООП, умение реализовывать алгоритмы на Python и C++, начальные знания по компьютерному зрению.

Какие будут использоваться технологии?

Разработка будет вестись на Python и С++ с использованием библиотек OpenCV, TensorFlow, Keras, Dlib, sklearn. Разработка мобильного приложения будет вестись на Java c использованием Android Studio.

Критерии оценки

  • Отлично (8-10)
    • Как на "хорошо", но отличающееся положительными достоинствами, например:
      • Реализовано несколько типов признаков для лица человека
      • Проведён подробный анализ функционирования рекомендательной системы с тестированием на большой выборке пользователей
      • Веб-сервер позволяет работать множеству клиентов одновременно
      • Мобильное приложение обладает полной функциональностью выбранного сервиса знакомств
  • Хорошо (6-7)
    • Реализован веб-сервер, на котором проводится индексация коллекции, доступ к основной службе знакомств, взаимодействие с мобильным приложением
    • Реализована базовая рекомендательная система на основе распознавания лица человека нейросетевым методом
    • Реализовано мобильное приложение с базовой функциональностью службы знакомств
  • Удовлетворительно (4-5)
    • Как на "хорошо", но есть существенные недостатки, отсутствующая функциональность и т.д.

Ориентировочное расписание занятий

ВТ 13:40, к. 626.