Предметом вивчення в статті є процеси формування рекомендованого списку товарів та послуг в ситуації циклічного холодного старту рекомендаційної системи. Така ситуація характеризується циклічною зміною інтересів користувачів, що потребує уточнення вхідних даних для побудови рекомендацій. Метою є розробка методу доповнення вхідних даних для побудови рекомендацій непостійним користувачам, що змінюють свої вимоги, з використанням темпоральних обмежень типу «Next». Завдання: виділити базові особливості темпоральних залежностей в рекомендаційних системах; розробити концепцію коригування вхідних даних у ситуації циклічного холодного старту; розробити метод доповнення вхідних даних на основі темпоральних обмежень типу «Next». Отримані наступні результати. Виконано структуризацію темпоральних залежностей з урахуванням особливості їх застосування в рекомендаційних системах. Показано, що для опису поведінки користувача в таких системах можна використовувати залежності типу «Next» між послідовним у часі вибором одного й того ж об’єкту, а також залежності типу «Future» з проміжним вибором інших товарів або послуг. Запропоновано концептуальний підхід до уточнення вхідних даних на основі темпоральних залежностей. В рамках представленого концептуального підходу запропоновано метод доповнення вхідних даних рекомендаційної системи на основі формування темпоральних обмежень типу «Next». Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано метод доповнення вхідних даних рекомендаційної системи в ситуації циклічного холодного старту з використанням темпоральних обмежень типу «Next». Метод містить етапи узагальнення вхідних даних, формування темпоральних обмежень типу «Next», а також доповнення вхідних даних згідно отриманих обмежень. Запропонований метод дозволяє підвищити ефективність побудови рекомендацій для непостійних користувачів на основі формування обмежень, що відображають обов’язкові зміни інтересів відомих користувачів.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.