Розробка рекомендаційної системи для онлайн-платформи інтерактивних вікторин

Abstract

Об’єкт дослідження - процеси персоналізованого відбору, фільтрації та ранжування контенту в веб-орієнтованих інформаційних системах управління інтерактивними вікторинами. Ці процеси охоплюють повний цикл обробки даних: від збору первинних сигналів про взаємодію користувача (перегляди, оцінки, додавання до бажаного) до формування фінального списку рекомендацій. Предмет дослідження – методи та моделі побудови гібридних рекомендаційних систем, що використовують апарат нечіткої логіки для прийняття рішень в умовах невизначеності вхідних даних, розрідженості простору оцінок та проблеми «холодного старту». Мета дослідження – підвищення ефективності функціонування онлайн платформи інтерактивних вікторин шляхом розробки та програмної реалізації гібридної рекомендаційної системи, що базується на моделі нечіткого логічного виведення типу Мамдані. Методи досліджень – апарат теорії нечітких множин, Байєсівський підхід, функціональний аналіз, системний аналіз, методи програмної інженерії. Результатом дослідження є розроблена та програмно реалізована гібридна рекомендаційна система, яка функціонує як окремий сервіс. Наукова новизна дослідження полягає у розширенні методу рекомендацій моделлю нечіткого логічного виведення типу Мамдані, що дозволяє інтегрувати Байєсівські та експоненціальні метрики для формування стійких і прозорих рекомендацій. Сферою застосування є веб-орієнтовані інформаційні системи управління користувацьким контентом, зокрема, онлайн-платформи інтерактивних вікторин, що функціонують у розподіленому середовищі сервісної архітектури.