Моделі і методи прогнозування рекомендацій для колаборативних рекомендаційних систем
У цій статті проаналізовано сучасний стан моделей і методів побудови рекомендаційних систем. Виділено основні класи задач, які вирішують рекомендаційні системи. Показано особливості застосування методу колаборативної (спільної) фільтрації. Розроблено метод мішаної категоріально-чисельної кластеризації для пошуку груп користувачів, який використовує числові рейтингові і демографічні характеристики користувачів, розроблено гібридний метод пошуку груп користувачів, який використовує коефіцієнт розрідженості матриці користувач-предмет.