Рекомендаційні системи | Наукові журнали та конференції

Large-scale recommender systems using Hadoop and collaborative filtering: a comparative study

With the rapid advancements in internet technologies over the past two decades, the amount of information available online has exponentially increased. This data explosion has led to the development of recommender systems, designed to understand individual preferences and provide personalized recommendations for desirable new content. These systems act as helpful guides, assisting users in discovering relevant and appealing information tailored to their specific tastes and interests. This study's primary objective is to assess and contrast the latest methods utilized

Інформаційна система моніторингу відгуків у соціальних мережах для формування рекомендацій придбання товарів

У роботі описано інформаційну систему моніторингу та аналізу відгуків у соціальних мережах для формування рекомендацій щодо придбання товарів. Ця система призначена для пришвидшення та полегшення клієнтам пошуку необхідної продукції на ресурсах електронної комерції. Вдалий вибір якісного товару за бажаними критеріями вкрай важливий, оскільки це зменшує час пошуку та економить гроші клієнтів. Аналізуючи коментарі у мережі, інформаційна система рекомендує продукт, на який переважають позитивні відгуки.

Adaptive clustering algorithm for recommender systems

Розроблено адаптивний алгоритм кластеризації для рекомендаційних систем.

Some methods in software development recommendation systems

Проаналізовано сучасний стан моделей і методів побудови рекомендаційних систем. Виділено основні класи задач, які розв’язують рекомендаційні системи. Показано особливості застосування методу спільної фільтрації. Розроблено метод розрахунку коефіцієнтів подібності, який враховує розрідженість векторів рейтингів товарів і користувачів.

Fuzzy Model for Recommender Systems

Проаналізовано поточний стан розробки та застосування рекомендаційних систем, моделей і методів побудови рекомендаційних систем. Показано, що найбільш широко використовується метод колаборативної фільтрації фільтрації. Розроблено метод нечіткої кластеризації, який підвищує точність прогнозування рейтингів продуктів.