Моделювання контексту в рекомендаційних системах

Сергій Федорович Чалий, Володимир Олександрович Лещинський, Ірина Олександрівна Лещинська

Анотація


Рекомендаційні системи призначені для формування рекомендацій споживачам відносно вибору товарів та послуг при наявності значної кількості альтернатив. В якості вхідних даних такі системи використовують рейтинги або інформацію про покупки інших користувачів. З використанням машинного навчання формуються залежності між властивостями товарів та характеристиками споживачів.

Сфера застосування таких систем пов’язано переважно з використанням e-комерції. Такі системи спрощують вибір користувачам, які не мають достатньо знань про характеристики цікавих для них об’єктів (товарів та послуг) при наявності широкого вибору.


Ключові слова


рекомендаційні системи; інтерфейс користувача

Повний текст:

PDF

Посилання


Ricci F., Rokach L., Shapira B., Kantor P. Recommender systems handbook/ F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, P. Kantor - Springer, New York, 2011. - 842 p.

Aggarwal C. C. Recommender Systems: The Textbook/ C. C. Aggarwal. - Springer, New York, 2017. - 498 p.

Herlocker J.L. Evaluating collaborative filtering recommender systems/ J.L. Herlocker, J.A. Konstan, L.G. Terveen, J.T. Riedl //ACM Transactions on Information Systems (TOIS). – 2004. - vol. 22, no.1. - P. 5–53.

Pazzani, M.J. Identifying Interesting Web Sites/ M.J. Pazzani, J. Muramatsu, D. Billsus// Proceedings of the Thirteenth National Conference on Artificial Intelligence and the Eighth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference, AAAI Press, MIT Press, Menlo Park. - 1996. - P. 54–61.

Martín S.S. Factors determining firms’ perceived performance of mobile commerce/ S.S. Martín, B. López-Catalán, M.A. Ramón-Jerónimo // Ind. Manag. Data System. – 2012. - no. 112. - P. 946–963.

Linden G. Amazon.com recommendations: Item-to-item collaborative filtering / G. Linden, B. Smith, J. York //Internet Computing, IEEE. - 2003. - vol. 7, no1. - P. 76–80.

Lees-Miller J. Does Wikipedia Information Help Netflix Predictions? // J. Lees-Miller, F. Anderson, B. Hoehn, R. Greiner /Seventh International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), IEEE Computer Society. – 2008. - P. 337–343. ISBN 978-0-7695-3495-4.

Bennet J. Lanning S. The Netflix Prize [Proceedings of KDD cup and workshop]. Available at: http://www.netflixprize.com. (accessed March 22, 2018).

Shaw, Gavin, Xu, Yue. Using Association Rules to Solvethe Cold-Sta rt Problem in Recommender Systems. [QUT Digital Repository]. URI: http://eprints.qut.edu.au/40176. (дата обращения 24.05.2018).

Sobhanam Hridya. Addressing cold start problem in recommender systems using association rules and clustering technique/ Hridya Sobhanam, A.K. Mariappan, //International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI- 2013). - Coimbatore, India, 2013. - P. 402- 411.

Adomavicius G. Towards the Next Generation of Recommender Systems/ G. Adomavicius, A. Tuzhilin// A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – 2005. - no. 17. - P. 634–749.

Baltrunas, L. Context- Aware Places of Interest Recommendations for Mobile Users/ L. Baltrunas, B. Ludwig, S. Peer, F. Ricci //Proceedings of the 14th International Conference on Human-Computer Interaction. Berlin: Springer, 2011. - P. 531–540.

Baltrunas, L. Context Relevance Assessment for Recommender Systems/ L. Baltrunas, F. Ricci, B.Ludwig// Proceedings of the 2011 International Conference on Intelligent User Interfaces. - New York: Association for Computing Machinery, 2011. - P. 287–290.

Ono C. Context-aware preference model based on a study of difference between real and supposed situation data/ C. Ono, Y. Takishima, Y. Motomura, H. Asoh // User Modeling, Adaptation, and Personalization, 17th International Conference, UMAP 2009. -Trento, Italy, June 22-26, 2009. - P. 102–113.

Ekstrand M.D. Collaborative filtering recommender systems / M.D. Ekstrand, J.T. Riedl, J.A. Konstan// Foundations and Trends in HumanComputer Interaction. – 2011. - no. 4(2). - P. 81–173.




DOI: https://doi.org/10.35546/піт.v0i23.193

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.