Публікація:
Доповнення вхідних даних рекомендаційної системи в ситуації циклічного холодного старту з використанням темпоральних обмежень типу «NEXT»

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2019

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

Предметом вивчення в статті є процеси формування рекомендованого списку товарів та послуг в ситуації циклічного холодного старту рекомендаційної системи. Така ситуація характеризується циклічною зміною інтересів користувачів, що потребує уточнення вхідних даних для побудови рекомендацій. Метою є розробка методу доповнення вхідних даних для побудови рекомендацій непостійним користувачам, що змінюють свої вимоги, з використанням темпоральних обмежень типу «Next». Завдання: виділити базові особливості темпоральних залежностей в рекомендаційних системах; розробити концепцію коригування вхідних даних у ситуації циклічного холодного старту; розробити метод доповнення вхідних даних на основі темпоральних обмежень типу «Next». Отримані наступні результати. Виконано структуризацію темпоральних залежностей з урахуванням особливості їх застосування в рекомендаційних системах. Показано, що для опису поведінки користувача в таких системах можна використовувати залежності типу «Next» між послідовним у часі вибором одного й того ж об’єкту, а також залежності типу «Future» з проміжним вибором інших товарів або послуг. Запропоновано концептуальний підхід до уточнення вхідних даних на основі темпоральних залежностей. В рамках представленого концептуального підходу запропоновано метод доповнення вхідних даних рекомендаційної системи на основі формування темпоральних обмежень типу «Next». The subject matter of the article is the formation of the recommended list of goods and services in a situation of a cyclical cold start of the recommendation system. This situation is characterized by a cyclical change in the interests of users, which requires clarification of the source data when building recommendations. The goal is to develop a method of supplementing the input data to build recommendations for non-permanent users who change their requirements, using temporal constraints such as “Next”. Tasks: to highlight the basic features of temporal dependencies in recommendation systems; to develop the concept of adding input data in a situation of cyclic cold start; to develop a method for supplementing input data based on temporal constraints of the “Next” type. The following results are obtained. The temporal dependencies are structured taking into account the features of their application in recommender systems. It is shown that to describe user behavior in such systems, you can use dependencies of the “Next” type between time-consistent selection of the same object, as well as dependencies of the “Future” type with an intermediate choice of other goods or services. A conceptual approach to refine the input data based on temporal dependencies is proposed. Within the framework of the presented conceptual approach, a method is proposed for supplementing the input data of the recommendation system based on the formation of temporal constraints of the “Next” type.

Опис

Ключові слова

рекомендаційні системи, темпоральні обмеження, персоналізація рекомендацій, формування рекомендацій

Бібліографічний опис

Чалий С. Ф. Доповнення вхідних даних рекомендаційної системи в ситуації циклічного холодного старту з використанням темпоральних обмежень типу «NEXT» / Чалий С. Ф., Лещинський В. О., Лещинська І. О. // Системи управління, навігації та зв'язку, 2019. Вип. 4(56). С. 105-109.

DOI