Please use this identifier to cite or link to this item:
http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4145| Title: | Модель персоналізації рекомендацій контенту на основі колаборативної фільтрації |
| Authors: | Мітрошин, В. О. Шаповалова, Нонна Наілєвна Шаповалова, Нонна Наильевна Shapovalova, Nonna Доценко, Ірина Олексіївна Доценко, Ирина Алексеевна Dotsenko, Iryna Саітгареєв, Наіль Хабібзадінович Саитгареев, Наиль Хабибзадинович Saithareiev, Nail |
| Keywords: | рекомендаційна система машинне навчання метричний метод метрика колаборативна фільтрація фільтрація контенту |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | Криворізький національний університет |
| Citation: | Модель персоналізації рекомендацій контенту на основі колаборативної фільтрації / В. О. Мітрошин, Н. Н. Шаповалова, І. О. Доценко, Н. Х. Саітгареєв // Вісник Криворізького національного університету : зб. наук. праць. – Кривий Ріг, 2021. – Вип. 52. – С. 142–146. – DOI: 10.31721/2306-5451-2021-1-52-142-146. – Бібліогр.: с. 146. |
| Abstract: | Мета роботи – розробити і теоретично обґрунтувати ефективність застосування персоналізованої рекомендаційної системи товарів, послуг або контенту на основі технології машинного навчання, яка поєднує в собі такі підходи до персоналізації рекомендацій, як колаборативна фільтрація та фільтрація контенту. Розробити механізм визначення доцільності використання певної метрики виявлення подібності користувачів і реалізувати його у режимі «реального часу» на розроблювальній системі. Створити безпечний сервіс з персоналізованою системою рекомендацій товарів, послуг або контенту, забезпечивши захист особистих даних користувачів. |
| URI: | https://doi.org/10.31721/2306-5451-2021-1-52-142-146 http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4145 |
| ISSN: | 2306-5451 (Print) 2519-2736 (Оnline) |
| Appears in Collections: | Наукові статті |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Модель персоналізації рекомендацій контенту на основі колаборативної фільтрації.pdf | 786.9 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
