Количева, П. А.Волощук, О. Б.2024-07-102024-07-102022Количева П. А. Дослідження методів побудови рекомендаційних систем з використанням графових нейронних мереж / П. А. Количева, О. Б. Волощук // Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління : тез. доп. дванадцатої міжнародної науково-технічної конференції, 27–28 квітня 2022 р. – Т. 2. – Баку–Харків–Жиліна, 2022. – С. 21.https://openarchive.nure.ua/handle/document/27400Для зниження інформаційної надмірності в Інтернеті широко застосовуються рекомендаційні системи для персоналізованої фільтрації інформації. Суть рекомендаційної системи полягає в прогнозуванні того, чи буде користувач взаємодіятиме з об'єктом. Тому колаборативна фільтрація (CF), яка фокусується на використанні минулих взаємодій користувача з об'єктом для досягнення прогнозу, залишається фундаментальним завданням для ефективної персоналізованої рекомендації. Найбільш поширеною парадигмою для CF є навчання латентних ознак (також відомих як ембедінги (embedding)) для представлення користувача та об'єкта, та виконання прогнозування на основі ембедінг – векторіukколаборативна фільтраціядосягнення прогнозуThesis