рекомендаційні системи

ЗАСТОСУВАННЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ НАСТРОЇВ КОРИСТУВАЧІВ В ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ

У статті розглядаються сучасні методи застосування машинного навчання та рекомендаційних систем для аналізу настроїв користувачів в інформаційно-комунікаційних середовищах. Соціальні мережі та цифрові платформи стали важливими джерелами громадської думки, щодня генеруючи великі обсяги текстових даних. Традиційні методи аналізу, такі як словникові методи або класичні алгоритми машинного навчання, мають обмеження щодо визначення контексту, сарказму, сленгу та емоційних відтінків тексту. Це ускладнює точне визначення емоцій користувачів і соціально значущих тем.

Recommendation systems techniques based on generative models and matrix factorization: a survey

Collaborative filtering (CF) is a technique that can filter out items that a user might like based on the behaviors and preferences of similar users.  It is a key en-abler technique for an effective recommendation system (RS).  Model-based recommendation systems, a subset of CF, use data, typically ratings, to construct models for providing personalized suggestions to users.  Our objective in this work is to provide a comprehensive overview of various techniques employed in Model-based RS, focusing on their theoretical foundations and practical applications.  We explore

Застосування рекомендаційних системи в електронній комерції

У наш час з’являються усе більше і більше найрізноманітніших веб-додатків. Кожен з них вирішує якусь конкретну проблему, все більше і більше спрощує життя своїм користувачам. Веб- додатки бувають найрізноманітніших типів: від платформи навчальних курсів та перегляду фільмів до інтернет-магазину з продажу товарів. Найкращі системи – це ті системи які максимально спрощують роботу для користувача, поводять себе наче старі друзі, які чудово знають поведінку та смаки користувачів та можуть передбачати їх наступний крок.

МАТРИЧНА ФАКТОРИЗАЦІЯ ВЕЛИКИХ ДАНИХ У ПРОМИСЛОВИХ СИСТЕМАХ

Створення нових технологій та їх впровадження в різні сфери зумовило потребу оброблення та зберігання великих обсягів даних. В промислових системах модернізація означає використання великої кількості розумних пристроїв, що виконують спеціалізовані функції, а зібрані дані використовують для управління системою та автоматизації виробничих процесів. В роботі визначено основні характеристики розумних промислових систем. Проаналізовано концепцію Промислового Інтернету речей (англ. Industrial Internet of Things, IIoT) та актуальність проблеми модернізації висобництва.