Р Е Ц Е Н З И Я на дипломную работу “Система определения музыкальных предпочтений” студента кафедры компьютерного моделирования и многопроцессорных систем Ромашова Дмитрия Сергеевича   	Представленная дипломная работа посвящена актуальной задаче разработке различного рода рекомендательных систем, в частности музыкальных. За основу принимается метод поиска похожих композиций на основе их амплитудно-частотного спектра. 	Ромашовым Д. С. проводится достаточно качественный и всесторонний обзор существующих систем: Вконтакте, Яндекс.Музыка, Apple music, отражаются основные тенденции в развитии данной области. Подробно рассматривается ряд ключевых для данной работы источников, связанных непосредственно с теорией спектрального анализа. Для достижения поставленной цели, решаются задачи получения амплитудно-частотного спектра музыкальной композиции, определяются соответствующие параметры схожести композиций, задаётся алгоритм по нахождению похожих спектров, производится непосредственный анализ полученных рекомендаций с целью определения успешности выбранного подхода. 	В данной работе, автором, на основе подхода машинного обучения каждый объект представляется вектором признаков, по которым происходит классификация. Для подбора неопределённых параметров была применена перекрёстная проверка, апробированная для метода ближайших соседей. По полученным результатам утверждается о лучшем выборе метода опорных векторов среди алгоритмов классификации. Указывается, что для каждой выборки нужно подбирать своё ядро и определённый параметр. Метод ближайших соседей показал хорошие результаты на всех рассмотренных выборках. Алгоритм классификации решающее дерево был отвергнут для данной задачи. 	В целом работа проведена на достаточно качественном уровне, все приведённые результаты являются правильными. Поэтому, в силу выше сказанного, считаю, что дипломная работа Ромашова Д. С. “Система определения музыкальных предпочтений” заслуживает оценки “отлично”.   Доцент каф. КТПА							Степенко Н. А.