Method of collaborative filtration based on associative networks of users similarity
Цифровой репозитарии Национального технического университета "Харьковский политехнический институт" (eNTUKhPIIR)
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Method of collaborative filtration based on associative networks of users similarity
Метод колаборативної фільтрації на основі асоціативних мереж подоби користувачів |
|
| Creator |
Meleshko, Ye.
|
|
| Subject |
recommendation systems
collaborative filtering similarity coefficients rule рекомендаційні системи коефіцієнти подоби |
|
| Description |
The subject matter of the article is the processes of generating a recommendations list for users of a website. The goal is to develop the new method of collaborative filtering based on building associative networks of users similarity to improve the quality of recommender systems. The tasks to be solved are: to develop the method of collaborative filtering based on building associative networks of user similarity, develop software to test this method, conduct experiments on the developed software to test the effectiveness of the developed method, determine the quality of its work and compare this method with the standard method of collaborative filtering. The methods used are: graph theory, mathematical statistics, the theory of algorithms, object-oriented programming. The following results were obtained: the method of collaborative filtering based on building associative networks of user similarity was developed, to implement this method the software was developed, experiments using the developed software to test the developed method were conducted. The possibility of using associative networks in recommender systems was researched. The associative rule for building associative networks of users similarity was proposed. The collaborative filtering method based on associative networks of users similarity, which can be used to improve the quality of recommender systems, was developed. Experiments conducted on the developed software have shown that the developed method significantly increases such performance indicators of the recommender system as user space coverage, item space coverage, user interaction coverage, and makes it possible to create better-quality lists of recommendations forwebsite users.
Предметом вивчення у статті є процес генерації списку рекомендацій для користувачів веб-сайту. Метою є розробка нового методу колаборативної фільтрації на основі побудови асоціативних мереж подоби користувачів для підвищення якості роботи рекомендаційних систем. Завдання: розробити метод колаборативної фільтрації на основі побудови асоціативних мереж подоби користувачів, розробити програмне забезпечення для тестування даного методу, провести експерименти на розробленому програмному забезпеченні для перевірки ефективності застосування розробленого методу, визначення якості його роботи та порівняння даного методу зі стандартним методом колаборативної фільтрації. Використовуваними методами є: теорія графів, математична статистика, теорія алгоритмів, об'єктно-орієнтоване програмування. Отримані такі результати: розроблено метод колаборативної фільтрації на основі побудови асоціативних мереж подоби користувачів, розроблено програмне забезпечення для реалізації даного методу, проведено експерименти на розробленому програмному забезпеченні для тестування розробленого методу. Досліджено можливість використання асоціативних мереж у рекомендаційних системах. Запропоновано асоціативне правило для побудови асоціативних мереж подоби користувачів. Розроблено метод колаборативної фільтрації на основі асоціативних мереж подоби користувачів, який можна застосовувати для підвищення якості роботи рекомендаційної системи. Проведені на розробленому програмному забезпеченні експерименти показали, що розроблений метод суттєво підвищує такі показники роботи рекомендаційної системи, як покриття простору користувачів, покриття каталогу, покриття взаємодії з користувачами, та дозволяє створювати більш якісні списки рекомендацій користувачам веб-сайтів. |
|
| Date |
2019-04-02T12:09:25Z
2019-04-02T12:09:25Z 2018 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
Meleshko Ye. Method of collaborative filtration based on associative networks of users similarity / Ye. Meleshko // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2018. – Т. 2, № 4. – С. 55-59.
http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/40514 10.20998/2522-9052.2018.4.09 |
|
| Language |
en
|
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Publisher |
Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
|
|