|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ФИЦ ПХФ и МХ РАН |
||
Обзор методов построения рекомендательных систем на основе сессийстатья
- Авторы: Ниничук М.М., Намиот Д.Е.
- Журнал: International Journal of Open Information Technologies
- Том: 11
- Номер: 5
- Год издания: 2023
- Издательство: Лаборатория Открытых Информационных Технологий факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 22
- Последняя страница: 32
- Аннотация: Рекомендательные системы в настоящеевремя играют значимую роль во многих сферах, связанных с обработкой больших объемов информации, например, онлайн-магазины и кинотеатры, сервисы для прослушивания музыки. Как правило, построение рекомендаций основывается на анализе информации о предпочтениях пользователя, полученных в прошлом. Часто такая информация представляется в виде матрицы пользователей–объектов. Однако в некоторых ситуациях информация о пользователе может быть недоступна, например, при первом либо анонимном посещении сервиса. Подобная постановка задачи характерная для отдельного класса рекомендательных систем — рекомендательных систем на основе сессий (Session-based Recommender Systems, SBRS). В отличие от классических подходов к построению рекомендательных систем, SBRS опираются только на данные о текущей сессии пользователя, что позволяет получать информацию о его быстро изменяющихся предпочтениях. Целью рекомендаций, как правило, является предсказание следующегообъекта, на который обратит внимание пользователь, либо же множество таких объектов в текущей сессии. В данной статье приводится обзор основных алгоритмов, используемых при построении SBRS. Также приводится обзор и сравнение фреймворков, предназначенных для разработки таких рекомендательных систем.
- Добавил в систему: Намиот Дмитрий Евгеньевич