Дослідження методів вирішення проблеми холодного старту у рекомендаційних системах

Abstract

Об’єкт дослідження – процес формування рекомендацій у інформаційних системах за умов обмеженої або відсутньої історії взаємодій користувачів із об’єктами у сфері готельних сервісів. Предмет дослідження – методи, моделі та стратегії вирішення проблеми холодного старту для користувачів, об’єктів та системи в цілому, що базуються на аналізі структурованих та неструктурованих даних, контекстних факторів та зовнішніх джерел інформації. Мета дослідження – підвищення якості рекомендацій у рекомендаційній системі готелів за наявності проблеми холодного старту шляхом розроблення та дослідження удосконаленої гібридної моделі. Методи дослідження – аналіз літературних джерел, системний підхід до побудови інформаційної технології рекомендацій, аналіз рекомендаційних методів, моделювання часткових компонент гібридної системи та їх вагове агрегування, експериментальне оцінювання якості ранжування за метриками. Основні результати дослідження – систематизовано сценарії проблеми холодного старту у рекомендаційних системах. Запропоновано удосконалену гібридну модель, що поєднує контентну, демографічну, контекстну, популярнісну та embedding-компоненти, а також механізм адаптації внеску компонент залежно від сценарію браку даних. Реалізовано інформаційну технологію та проведено експериментальні дослідження у сценаріях нового користувача, нового готелю та нової системи.