Информация о публикации

Просмотр записей
Инд. авторы: Князева А.А., Колобов О.С., Турчановский И.Ю., Федотов А.М.
Заглавие: Коллаборативная фильтрация для построения рекомендаций на основе данных о заказах
Библ. ссылка: Князева А.А., Колобов О.С., Турчановский И.Ю., Федотов А.М. Коллаборативная фильтрация для построения рекомендаций на основе данных о заказах // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. - 2018. - Т.16. - № 2. - С.62-69. - ISSN 1818-7900. - EISSN 2410-0420.
Внешние системы: DOI: 10.25205/1818-7900-2018-16-2-62-69; РИНЦ: 35077665;
Реферат: rus: Рассматривается возможность применения методов коллаборативной фильтрации в процессе создания рекомендательной системы на основе данных о заказах документов из библиотечного фонда. Приводится сравнительный экспериментальный анализ трех методов коллаборативной фильтрации: на основе документов, на основе пользователей и на основе гибридного метода, являющегося комбинацией первых двух методов.
eng: In the article an opportunity of the collaborative filtering methods application in a process of creating a recommender system on the base of order data of documents from library fund is considered. A comparison experimental analysis of three collaborative filtering methods is provided: item-based, user-based and hybrid method, which is a combination of first two methods.
Ключевые слова: unary data; рекомендательная система; коллаборативная фильтрация; унарные данные; бинарные данные; binary data; collaborative filtering; recommender system;
Издано: 2018
Физ. характеристика: с.62-69
Цитирование: 
1. Карауш А. С. Рекомендательные системы в публичных библиотеках // Библиосфера. 2009. № 1. С. 41-43.
2. Hahsler M. Recommenderlab: A Framework for Developing and testing Recommender Algorithms. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/recommenderlab/vignettes/recommenderlab.pdf (дата обращения 20.09.2017).
3. Aggarwal C. Recommender Systems: The Textbook. Springer International Publishing, Switzerland, 2016. 498 p.
4. Leskovec J., Rajaraman A., Ullman J. D. Mining of Massive Datasets. 2nd ed. New York: Cambridge University Press, 2014. 476 p.
5. Dice L. Measures of the amount of ecologic association between species // Ecology. 1945. Vol. 26 (3). P. 297-302.
6. Manning C. D. Introduction to Information. Retrieval. URL: http://www-nlp.stanford.edu/IRbook/ (дата обращения 20.09.2017).