Дослідження рекомендаційних систем на основі колаборативної фільтрації для оброблення великих даних

Abstract

Мета роботи – дослідження рекомендаційних систем на основі колаборативної фільтрації із застосуванням алгоритмів та їхніх комбінацій для оброблення великих даних. У процесі дослідження застосовано теоретичні (формалізація, узагальнення, інтерпретація), емпірико-теоретичні (аналіз, моделювання) та емпіричні (експеримент, вимірювання, порівняння) методи. У роботі дістало подальшого розвитку порівняльне оцінювання рекомендаційних систем на основі алгоритмів, що охоплюють використані методи, за показниками якості рекомендацій і обчислювальної ефективності, а також уперше здійснено комбінування рекомендаційних списків алгоритмів методом WRRF, що дало змогу оцінити ефективність їх поєднання в умовах оброблення великих даних. Отримані результати можуть слугувати основою для обґрунтованого вибору досліджуваних алгоритмів при побудові рекомендаційних систем для оброблення великих даних, а також підвищення якості вже існуючих.