За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Прогнозирование предпочтений пользователей на основе анализа их действий

dc.contributor.authorПетров, К. Э.
dc.contributor.authorКобзев, И. В.
dc.date.accessioned2020-06-19T12:06:13Z
dc.date.available2020-06-19T12:06:13Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractЗапропоновано підхід до визначення переваг користувачів, який базується на синтезованої моделі вибору. Розв’язано задачу структурної та параметричної ідентифікації цієї моделі на основі ідей теорії компараторної ідентифікації. Цей підхід дає можливість прогнозувати оцінки користувачів для об’єктів певної категорії, що дозволяє підвищити релевантність видачі рекомендацій. Наведено результати чисельного моделювання, що підтверджують ефективність описаного підходу. In the article suggests an approach to determining user’s preferences, which is based on the synthesized model of choice. The problem of structural and parametric identification of this model is solved on the basis of the ideas of the theory of comparative identification. This approach give opportunity it possible to predict user’s estimates for objects of a certain category, which makes it possible to increase the relevance of issuing recommendations. The results of numerical modeling confirming the effectiveness of the described approach are presented.uk_UA
dc.identifier.citationПетров К. Э. Прогнозирование предпочтений пользователей на основе анализа их действий / Петров К. Э., Кобзев И. В. // Бионика интеллекта: науч.-техн. журнал. – 2018. – № 1 (90). – С. 97–101.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/12264
dc.language.isoruuk_UA
dc.subjectрекомендаційні системиuk_UA
dc.subjectрекомендаційні системиuk_UA
dc.subjectмодель виборуuk_UA
dc.subjectметод компараторної ідентифікаціїuk_UA
dc.subjectфункція корисностіuk_UA
dc.titleПрогнозирование предпочтений пользователей на основе анализа их действийuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
Bionica_2018_1(90)_97-101.pdf
Розмір:
2.68 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: