Гурток Інтернету Речей (IoT) на ПЗ
На кафедрі програмного забезпечення діє гурток Інтернету Речей (IoT), в якому студенти мають змогу пройти серію навчальних курсів - "Спеціалізація з основ Інтернету Речей (ІоТ)" - An Introduction to Programming the Internet of Things (IOT) Specialization від Каліфорнійського Університету в Ірвайн, США.
Перші студенти вже отримали свої сертифікати! читати більше
Програмування вбудованих систем
На кафедрі ПЗ для студентів організовано
гурток з програмування вбудованих систем
– команда працівників і студентів кафедри ділиться власним досвідом, здобутим у процесі роботи над реальними проектами спільно з італійською компанією Dinamica Generale S.p.A, що спеціалізується на інноваційних рішеннях для агропромисловості.
більше про гурток
Співпраця із компанією Sigma Software
«Львівська політехніка» та компанія «Sigma Software» уклали договір про співробітництво щодо навчання, проходження практики, стажування та забезпечення подальшої співпраці із випускниками за напрямом підготовки «Програмна інженерія».
Читати далі
Virtual Innovation Space
Do you want to be successful in IT and realize own ideas?
Connect to Virtual Innovation Space
Check your innovative idea in IT and win good prize!
Василюк Ростислав Богданович
Науково-дослідна дипломна робота на тему:
Рекомендаційна система вибору фільмів із використанням колаборативної фільтрації та кластеризації даних
Дана магістерська робота присвячена використанню рекомендаційних алгоритмів із застосуванням колаборативної фільтрації та кластеризації. Головною задачею даної роботи є розробка колаборативного рекомендаційного алгоритму, що надаватиме користувачам персоналізовані рекомендації із фільмами, базуючись на раніше наданих оцінках. Пошук подібності користувачів у даній системі вираховуватиметься за середніми оцінками користувачів для кожного із жанрів. Поділ користувачів на кластери відбувається за допомогою алгоритму k-середніх із модифікованим пошуком оптимальної кількості кластерів та початкових центроїдів.
Рекомендаційна система розроблена згідно двошарової архітектури клієнт-сервер. У ролі клієнта виступає додаток, який працює на мобільному пристрої кінцевого користувача. Клієнтська частина розроблена за допомогою React Native – гібридної технології, що дозволяє створювати мобільні додатки для платформ Android та IOS із однаковою кодовою базою. Серверна частина створювалась із використанням технології Node.js.
Розроблений рекомендаційний алгоритм із використанням колаборативної фільтрації надає релевантні рекомендації та працює ефективно при різній кількості вхідних даних. Кластеризація дозволяє алгоритму бути масштабованим та працювати із великою кількістю користувачів системи.
