рекомендаційна система

В останні роки платформи соціальних мереж стали потужними інструментами зі збирання даних для покращення досвіду користувачів. Величезна кількість даних, отриманих через соціальні медіа, надає унікальну можливість для розроблення інноваційних систем рекомендацій. У статті проаналізовано застосування методів інтелектуального аналізу даних щодо соціальних мереж у контексті ефективних систем рекомендацій, зосереджено увагу на трьох ключових методологіях: аналіз тональності тексту (АТТ), тематичному моделюванні (ТМ) й аналізі соціальних мереж (АСМ), виокремлено їхні позитивні риси.

Досліджено проблеми аналізу комп’ютерних комплектуючих, щоб полегшити конструювання комп’ютерів, виконати повний аналіз та покращити  інформаційно-технічну допомогу користувачам із використанням засобів інформаційних технологій.

Досліджено проблему планування організації дозвілля у періоди вимушеного перебування вдома із використанням засобів інформаційних технологій.

Over the past few years, interest in applications related to recommendation systems has increased significantly. Many modern services create recommendation systems that, based on user profile information and his behavior. This services determine which objects or products may be interesting to users. Recommendation systems are a modern tool for understanding customer needs. The main methods of constructing recommendation systems are the content-based filtering method and the collaborative filtering method.

The development of modern technologies is extremely fast. Every day more and more new and various means appear in the world to improve the quality of life and more. It is not possible for a person to process all this new information on the scale and speed with which this information appears. Everyone has their own preferences and wants to receive and obtain information about certain events or things that they are interested in. This has become one of the most important reasons for creating referral systems.