Створення консолідованої рекомендаційної системи для зменшення ризику інвестиційного проекту

Abstract

У сучасному світі, де обсяги інвестицій постійно зростають, а ринки стають все більш динамічними, зменшення ризиків інвестування є одним з ключових завдань для будь-якої компанії або індивідуального інвестора. Традиційні методи аналізу інвестиційних проектів часто виявляються недостатніми для прийняття обґрунтованих рішень в умовах великої кількості даних та високої невизначеності. У цьому контексті створення консолідованої рекомендаційної системи набуває особливої актуальності. Рекомендаційні системи - це алгоритми, які аналізують великі обсяги даних про поведінку користувачів та їхні вподобання, щоб запропонувати персоналізовані рекомендації. Метою цього дослідження є аналіз можливостей використання консолідованих рекомендаційних систем для зменшення ризику інвестиційних проектів. Буде розглянуто теоретичні основи рекомендаційних систем, їх архітектуру, а також практичні аспекти застосування для аналізу інвестиційних проектів. Механізм реалізації інвестиційних проектів базується на складних організаційних, фінансових, виробничих і комерційних відносинах, супровід яких забезпечується експертизою. В кваліфікаційній роботі досліджено проектування моделі байєсової мережі для вирішення задачі прогнозування успіху інвестиційного проекту.