ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ПОБУДОВИ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ В МЕРЕЖІ ІНТЕРНЕТ
Ключові слова:
рекомендаційні системи, інтелектуальні системи, контентна фільтрація, колаборативна фільтрація, метрики подібності, алгоритми класифікації
Анотація
У роботі розглянуті основні види рекомендаційних систем у мережі Інтернет, засновані на методахконтентної та колаборативної фільтрації. Розглянуто способи збору даних про користувачів з вебресурсів, необхідні для формування рекомендацій. Досліджено методи побудови класифікаторів для контентної фільтрації. Також досліджено способи обчислення коефіцієнту подібності користувачів абооб’єктів у колаборативній фільтрації.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Jones M. Recommender systems, Part 1. Introduction to approaches and algorithms. Learn about the concepts that underlie web recommendation engines / M. Jones – 2013. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/osrecommender1/ index.html?s_tact=105agx99&s_cmp=cp
2. Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar A Survey of Collaborative Filtering Techniques A Survey of Collaborative Filtering Techniques // Hindawi Publishing Corporation, Advances in Artificial Intelligence archive, USA : журнал. — 2009. — P. 1 - 19.
3. Меньшикова Н.В. Обзор рекомендательных систем и возможностей учета контекста при формировании индивидуальных рекомендаций / Н. В. Меньшикова, И.В. Портнов, И.Е. Николаев. // ACADEMY. – 2016. – №6. – с. 20–22.
4. Пономарев А. В. Обзор методов учета контекста в системах коллаборативной фильтрации // Труды СПИИРАН, 2013. № 7 (30), С. 169-188.
5. Сегаран Т. Программируем коллективный разум. – Пер. с англ. – СПб: Символ-Плюс, 2013. – 368 с.
6. Охотний С.М. Збирання даних про користувачів віртуальної соціальної мережі за допомогою web- кроулера / С.М. Охотний, Є.В. Мелешко // Збірник тез ІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційна безпека та комп’ютерні технології». м. Кропивницький. 20-22 квітня 2017 р. – Кропивницький: ЦНТУ. – 2017. – С. 157-159.
7. API Graph [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://developers.facebook.com/docs/graph-api/
8. What is Selenium? [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://docs.seleniumhq.org/
9. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект: Підручник. – К.: Вид. дім "КМ Академія", 2002. – 366 с.
10. Болотова Л. С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях / Л. С. Болотова – Москва: «Финансы и Статистика», 2012. – 663 с.
11. C5.0: An Informal Tutorial [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.rulequest.com/see5- unix.html.
2. Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar A Survey of Collaborative Filtering Techniques A Survey of Collaborative Filtering Techniques // Hindawi Publishing Corporation, Advances in Artificial Intelligence archive, USA : журнал. — 2009. — P. 1 - 19.
3. Меньшикова Н.В. Обзор рекомендательных систем и возможностей учета контекста при формировании индивидуальных рекомендаций / Н. В. Меньшикова, И.В. Портнов, И.Е. Николаев. // ACADEMY. – 2016. – №6. – с. 20–22.
4. Пономарев А. В. Обзор методов учета контекста в системах коллаборативной фильтрации // Труды СПИИРАН, 2013. № 7 (30), С. 169-188.
5. Сегаран Т. Программируем коллективный разум. – Пер. с англ. – СПб: Символ-Плюс, 2013. – 368 с.
6. Охотний С.М. Збирання даних про користувачів віртуальної соціальної мережі за допомогою web- кроулера / С.М. Охотний, Є.В. Мелешко // Збірник тез ІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційна безпека та комп’ютерні технології». м. Кропивницький. 20-22 квітня 2017 р. – Кропивницький: ЦНТУ. – 2017. – С. 157-159.
7. API Graph [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://developers.facebook.com/docs/graph-api/
8. What is Selenium? [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://docs.seleniumhq.org/
9. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект: Підручник. – К.: Вид. дім "КМ Академія", 2002. – 366 с.
10. Болотова Л. С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях / Л. С. Болотова – Москва: «Финансы и Статистика», 2012. – 663 с.
11. C5.0: An Informal Tutorial [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.rulequest.com/see5- unix.html.
Опубліковано
2018-02-08
Як цитувати
MeleshkoЕ.V. Дослідження методів побудови рекомендаційних систем в мережі інтернет / MeleshkoЕ.V., S.G. Semenov, V.D. Khokh // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2018. – Т. 1 (47). – С. 131-136. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.1.131.
Розділ
Статті
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
