Рекомендаційна система на основі компактної гібридної моделі користувача - Ситнікова, Поліна Едуардівна; Гребенюк, Микита Олександрович (Автоматизовані системи управління та прилади автоматики, 2023)
Об’єктом дослідження є процес рекомендації об’єктів користувачу системи та поліпшення результатів рекомендації. Розглянуто принцип роботи рекомендаційної системи та етапи створення рекомендацій. Описані різні методи фільтрації інформації для генерації персоналізованих рекомендацій. Виявлено переваги та недоліки кожного із методів. Зроблено висновки про те, що з урахуванням як теоретичних, так і практичних аспектів, важливим є проведення досліджень з метою виправлення обмежень, характерних для різних методів фільтрації. Запропоновано компактну гібридну модель користувача для методу спільної фільтрації інформації. Ця модель долає обмеження, які часто виникають при використанні традиційних підходів, і дозволяє ефективніше генерувати персоналізовані рекомендації. Для наочного прикладу моделі, що пропонується, було взято рекомендаційну систему кінофільмів. Ця модель поєднує оцінки користувачів з описами вмісту об'єктів і використовує поняття міри цікавості жанру, що було отримано шляхом виведення формул для обчислення гібридної ознаки, тобто показника того, наскільки користувач зацікавлений у тому чи іншому жанрі. Це полегшує формування набору близьких однодумців для активного користувача. Запропонований підхід спрямований на забезпечення високої точності рекомендацій в системі, дозволяє знизити вимоги до обчислювальних ресурсів та ефективно використовувати інформацію про вміст об'єктів. Гібридна модель дозволяє поєднувати переваги спільної фільтрації на основі пам'яті та рекомендаційних систем на основі моделі, що забезпечує точність та масштабованість. Наведено декілька прикладів з результатами обчислень. Зроблено висновок стосовно потенційного покращення якості рекомендацій з урахуванням можливостей розробленого алгоритму.