Тема дипломной работы: Персонализация структуры веб-сайтов на основе методов нелинейной кластеризации

Диплом состоит из двух глав. В первой описаны нейросети и способы их применения, во второй - применение нейросетей при персонализации веб-сайтов. В дипломе присутствуют вручную созданные изображения, формулы и таблицы; есть скриншоты наглядных примеров использования персонализации на сайтах. Всего использовано 54 источника. При сдаче диплома оригинальность на сайте antiplagiat.ru была 87%

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ WEB-ПРОГРАММИРОВАНИЯ 9
1.1. Основные положения теории искусственных нейронных сетей 9
1.2. Классификация нейронных сетей. Кластеризация 25
1.3. Применение нейронных сетей 34
ГЛАВА 2. ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ ВЕБ-САЙТА 43
2.1. Использование алгоритмов кластеризации в задачах
персонализации 43
2.2. Анализ существующих методов классификации Интернет-пользователей и Интернет-ресурсов, применяемых для персонализации поиска 52
2.3. Персонализация веб-сайта и её виды 66
ВЫВОДЫ 86
CПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 88
ПРИЛОЖЕНИЕ А 95
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 97

Актуальность темы выпускной работы.
В настоящее время происходит стремительное развитие новой прикладной области математики, специализирующейся на искусственных нейронных сетях.
Актуальность разработки в этой отрасли подтверждается многообразием применений нейросетей в различных областях деятельности. Специалисты из разных отраслей исследуют возможность применения нейросетей в своих дисциплинах. Этот интерес вызван как теоретическими, так и прикладными достижениями. Нейронные сети позволяют создавать машины, способность которых учиться и запоминать схожа с мыслительными процессами человека [1, c. 5].
Кибернетика, как «искусство управления» [2] в общем смысле, тесно связана с теорией и практикой создания подобных машин. Актуальность данного вопроса неоспорима, так как успешные разработки в этой сфере приведут к большим качественным изменениям в нашей жизни.
В последнее время происходит активное использование искусственных нейронных сетей совместно с экспертными системами. В такой комбинации нейросеть реагирует на множество относительно простых задач, а остальные передаются для решения экспертной системы.
Прикладные пакеты искусственных нейронных сетей, которые разрабатывают ряд компаний: «MathWorks», «Neural Data», «ITC», «Angoss», «Neural Innovation Ltd» и др. Эти пакеты дают возможность пользователям взаимодействовать с различными типами нейронных сетей и с разными методами их обучения. Они разделяются на: специализированные и универсальные.