ПОРІВНЯННЯ ТА ВИЗНАЧЕННЯ НЕДОЛІКІВ РОБОТИ АЛГОРИТМІВ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ

Ярослав Олександрович Джичка

Анотація


У статті проілюстровано застосування математичних методів для побудови рекомендаційних систем. Досліджено основні підходи до створення рекомендаційної системи. Розглянуті основні види та алгоритми побудови рекомендаційних систем. Проведено аналіз роботи алгоритмів, що дозволило виявити їх загальні недоліки та переваги.  Приділено увагу важливості машинного навчання і перераховані основні проблеми даного класу методів. Результати дослідження дають можливість оцінити точність, зрозумілість і корисність рекомендацій що лежить в основі для створення ідеальних рекомендаційних систем та сервісів.


Повний текст:

PDF

Посилання


Adomavicius G. and Kwon Y. “New recommendation techniques for multicriteria rating systems” in IEEE Intelligent Systems, 22, p. 48–55, May 2017.

Burke R. “Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments” in UMUAI 12 (4), pp. 331- 370, 2020.

Dehuri S. “Intelligent Techniques in Recommendation Systems: Contextual Advancements and New Methods”, IGI Global, 2021, p. 51.

Хабрахабр. Рекомендательные системы: “You can (not) advise”: [Electronic resource] – Access mode: https://habrahabr.ru/post/176549/. [Дата звернення: 21.10.2021].

Ю.В. Парфененко, А.А. Ковтун, А.А. Вербицька. Рекомендаційна інформаційна система для пошуку відеоматеріалів // Вісник КрНУ імені Михайла Остроградського. Випуск 5/2019 (118) С. 97-102


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.