Название статьи:
Обзор алгоритмов построения рекомендательной системы для выбора программного обеспечения фирмы «1С»
Авторы: Родионов А.В., кандидат технических наук, кафедра математических методов и цифровых технологий, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
avr-v@yandex.ru,
Юрков Г.Ю., магистрант, кафедра математических методов и цифровых технологий, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
gogganesko@gmail.com В рубрике:
РАЗДЕЛ 2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Год: 2023 Том: 5 Номер журнала: 2
Страницы: 61-69
Тип статьи: Научная статья
УДК: 004.048
Аннотация:
Данная статья посвящена обзору алгоритмов построения рекомендательной системы для выбора программных продуктов компании 1С. Рассмотрены такие методы, как фильтрация по содержимому (контент-фильтрация), а также коллаборативная фильтрация (совместная фильтрация). Далее было проведено исследование относительно того, как можно применить вышеприведенные методы для построения собственной рекомендательной системы выбора программного продукта, был выбран наиболее подходящий метод, проведено обоснование.
Ключевые слова: рекомендательные системы, контент-фильтрация, фильтрация по содержимому, коллаборативная фильтрация, совместная фильтрация
Список цитируемой литературы: - Рекомендательные системы: что это, зачем нужно и как создать собственную в Yandex Cloud. - Москва, 2022. - URL: https://cloud.yandex.ru/blog/ posts/2022/05/recommendation-system-instruction (дата обращения: 20.04.2022).
- Оболенский Д. М. Обзор современных методов построения рекомендательных систем на основе коллаборативной фильтрации / Д. М. Оболенский, В. И. Шевченко // Мир компьютерных технологий : Сборник статей всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых,, Севастополь, 06-10 апреля 2020 года / Науч. редактор Е.Н. Мащенко. - Севастополь: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Севастопольский государственный университет», 2
- Музалевский Д. С. Пример проектного подхода к обучению в области обработки больших данных на основе построения рекомендательной системы с применением методов коллаборативной фильтрации с использованием Apache Spark и Python / Д. С. Музалевский, Ю. Е. Гапанюк // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. - 2016. - № 7. - С. 251-259. - EDN XEJZMV.
- Проблема «холодного старта» / Р. З. Омаров, А. В. Востротина, А. Д. Ли [и др.]. Текст : непосредственный // Молодой ученый. - 2019. - № 26 (264). - С. 85-88. - URL: https://moluch.ru/archive/264/61285/ (дата обращения: 28.04.2023).
- Ботов Д. С. Разработка рекомендательной системы для музыкального сервиса на основе методов контентной и коллаборативной фильтрации / Д. С. Ботов, Н. В. Меньшикова, И. В. Портнов // Информационные технологии и системы : труды Шестой Международной научной конференции Научное электронное издание, Банное, 01-05 марта 2017 года. - Банное: Челябинский государственный университет, 2017. - С. 37-46. - EDN ZSCPRH.
- Авхадеев Б. Р. Разработка рекомендательной системы на основе данных из профиля социальной сети «ВКонтакте» / Б. Р. Авхадеев, Л. И. Воронова, Е. П. Охапкина // Вестник Нижневартовского государственного университета. - 2014. - № 3. - С. 68-76. - EDN SPLLGN.
- Monastyrev V. V. Recommendation System Based on User Actions in the Social Network / V. V. Monastyrev, P. D. Drobintsev // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. - 2020. - Vol. 32, No. 3. - P. 101-108. - DOI 10.15514/ISPRAS-2020-32(3)-9. - EDN RVNFWM.
- Мосалов О. П. Применение методов кластеризации и машинного обучения для построения рекомендательной системы для определения актуальности научных публикаций / О. П. Мосалов, И. А. Иванов, М. А. Першин // Информационно-технологический вестник. - 2021. - № 4(30). - С. 89-102. - EDN NSJIKF.
- Применение методов машинного обучения для построения рекомендательной системы отбора анкет абитуриентов / В. В. Малышев, С. С. Сливкин, В. С. Рукавишников, Е. В. Базаркин // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. - 2017. - № 2(67). - С. 109-119. - DOI 10.17212/1814-1196-2017-2-109-119. - EDN ZEHUAX.
- Машинное обучение: рекомендательные системы // VC.ru URL: https://vc.ru/ml/132779-mashinnoe-obuchenie-rekomendatelnye-sistemy (дата обращения: 09.04.2023).
- Заграновская А. В. Проектирование гибридных рекомендательных систем / А. В. Заграновская, Д. Ю. Митюра // Международный научный журнал. - 2019. - № 5. - С. 88-94. - DOI 10.34286/1995-4638-2019-68-5-88-94. - EDN CGBSVS.
- Prasoon Singh. Fundamentals of Bag of Words and TF-IDF. - 2019. - URL: https://medium.com/analytics-vidhya/fundamentals-of-bag-of-words-and-tf-idf-9846d301ff22 (дата обращения: 20.04.2022).