Моделювання вибору користувача в умовах обмежень холодного старту рекомендаційної системи

Abstract

Розглянуто проблему підтримки вибору користувача в рекомендаційних системах з урахуванням обмежень, що виникають в умовах холодного старту. Виконано структуризацію даної проблеми та виділено такі аспекти холодного старту, як поява нового користувача, поява нового об’єкту інтересу споживача, зміна контексту вибору об’єктів користувачем, зміна інтересів споживачів з часом. Запропоновано орієнтовану на систему обмежень модель вибору об’єктів у нормальному режимі роботи рекомендаційної системи, а також орієнтовану на обмеження модель вибору об’єктів в умовах холодного старту. Обмеження у запропонованих моделях представлені у вигляді предикатів на змінних, що характеризують властивості споживачів та об’єктів їх інтересу, а також контекст вибору споживача. Перевага запропонованих моделей полягає у можливості обмежити вхідні дані, таким чином, щоб вони відповідали найбільш суттєвим закономірностям вибору споживачів у даному контексті на даному інтервалі часу, що дає можливість спростити побудову рекомендацій для нових споживачів і нових об’єктів. Запропоновано підхід до побудови рекомендацій в умовах обмежень холодного старту. Підхід передбачає формування обмежень на основі інтелектуального аналізу вхідних даних рекомендаційної системи, а також подальше використання цих обмежень при побудові рекомендацій в умовах холодного старту.