Реферат Объем работы

Заключение

1. 
   Был проведен анализ предметной области;
   
2. 
   Выполнено проектирование системы;
   
3. 
   Разработана база данных;
   
4. 
   Разработано клиентское приложение, с помощью которого пользователи смогут взаимодействовать с системой;
   
5. 
   Разработан агент для сбора данных из профиля “ВКонтакте”;
   
6. 
   Разработан агент, который анализирует полученные данные и на их основе создает список схожих объектов для дальнейшего поиска рекомендаций;
   
7. 
   Разработан агент для индексации веб страниц и сбора на них рекомендованного контента, который представляет поискового робота.
   

• 
  Увеличение реестра сайтов
  
• 
  Использование других всевозможных данных из профиля
  
• 
  Оптимизация алгоритма поискового агента (Рекомендателя) для индексации страниц и парсинга их содержимого
  
• 
  Сбор данных из профиля в нескольких социальных сетях.
  

Список литературы

1. 
   Ekstrand, M. D. & Riedl, J. T. & Konstan, J. A. (2011). Collaborative Filtering Recommender Systems // Retrieved January 26, 2014, from Social Computing Research at the University of Minnesota website. URL: http://files.grouplens.org/papers/FnT%20CF%20Recsys%20Survey.pdf
   
2. 
   JADE. Official library website// Retrieved April 24, 2014, URL: http://jade.tilab.com/index.html
   
3. 
   Lane J. (2009). Musicians Find Fans At Grooveshark Artists // Retrieved April 24, 2014, from online magazine Blogcritics. URL: http://blogcritics.org/musicians-find-fans-at-grooveshark-artists/
   
4. 
   Little M. (2008). A Comparison of JAX-RS Implementations // Retrieved April 24, 2014, from InfoQ. Facilitating the spread of knowledge and innovation in professional software development. URL: http://www.infoq.com/news/2008/10/jaxrs-comparison
   
5. 
   MSDN (2007). Создание приложений Windows Forms (Visual C#) // Microsoft Developer Network [Электронный ресурс]. URL: http://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/hk4ts42s(v=vs.90).aspx (дата обращения: 24.04.2014)
   
6. 
   Ricci, F. & Rokach, L. & Shapira, B. (2011) Introduction to Recommender Systems Handbook, Recommender Systems Handbook, Springer.
   
7. 
   Sahebi, S. & Cohen, W. W. (2011). Community-Based Recommendations: a Solution to the Cold Start Problem // Retrieved February 2, 2014, from Institutional Repository at The University of Pittsburgh website. URL:http://d-scholarship.pitt.edu/13328/
   
8. 
   Surfingbird. Официальный сайт компании [Электронный ресурс]. URL: http://surfingbird.ru/about (дата обращения: 22.04.2014)
   
9. 
   Анализ существующих средств создания многоагентных систем (МАС) // ProGrammer - сайт о программировании, математике и моделировании [Электронный ресурс]. URL: http://progrm.ru/?p=238 (дата обращения: 24.04.2014)
   
10. 
    Глибовец Н.Н. Использование JADE (Java Agent Development Environment) для разработки компьютерных систем поддержки дистанционного обучения агентного типа [Электронный ресурс]. 2005. URL: http://www.ebiblioteka.lt/resursai/Uzsienio%20leidiniai/IEEE/Russian/2005/Nr%203/OTO_2005_3_04.pdf
    
11. 
    Журавский В. Простой поисковый робот // Блог Виталия Журавского. URL: http://juravskiy.ru/?p=1005 (дата обращения 28.04.2014)
    
12. 
    Кузнецов А. JavaFX 2.1 - следующее поколение клиентской Java. 2012. URL: http://www.slideshare.net/Alexander_K/javafx-21-java (дата обращения: 24.04.2014)
    
13. 
    Сборник статей по рекомендательным системам [Электронный ресурс]. URL: https://widjer.com/interests/Коллаборативная фильтрация (дата обращения: 24.04.2014)
    
14. 
    Сборник словарей и энциклопедий [Электронный ресурс]. URL: http://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/686609 (дата обращения: 24.04.2014)