dc.contributor.author | Кучерук, В. Ю. | uk |
dc.contributor.author | Глушко, М. В. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-03-11T11:17:52Z | |
dc.date.available | 2024-03-11T11:17:52Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.citation | Кучерук В. Ю. Методи оцінки якості рекомендаційних систем [Електронний ресурс] / В. Ю. Кучерук, М. В. Глушко // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12509. | uk |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39483 | |
dc.description.abstract | У даній статті описуються деякі типи рекомендаційних систем і методи їх оцінки. Рекомендаційні системи
є невід'ємною частиною сервісів, які надають користувачеві якийсь вибір серед безлічі альтернатив.
Користуючись будь-яким сервісом, більшість людей так і не замислюються про те, що ж їм надає все нові і нові
рекомендації. Дані системи істотно полегшують використання таких сервісів, так як вони надають
рекомендації на основі інформації про користувача. Особливу увагу в статті приділено методам оцінки якості
рекомендаційних систем. Оцінка рекомендаційних систем необхідна для того, щоб зрозуміти, наскільки
ефективна та чи інша система. Ефективність системи дуже важлива, так як, чим ефективніше вона, тим
краще і якісніше рекомендації вона надає. Стаття розділена на дві смислові частини: в першій говориться про
те, що таке рекомендаційна система, які види рекомендаційних систем існують, також описані переваги та
недоліки кожного з видів, у другій описуються методи оцінки рекомендаційних систем. У другій смисловій
частині говориться про два методи оцінки рекомендаційних систем: метод оцінки якості рекомендацій і метод
оцінки якості роботи алгоритмів. | uk |
dc.description.abstract | This article describes some types of recommendation systems and methods for their evaluation. Recommendation systems are an integral part of services that provide the user with a choice among a variety of alternatives. Using a service, most people do not even think about what gives them more and more new recommendations. These systems greatly facilitate the use of such services, since they provide recommendations based on user information. Particular attention is paid in the article to methods for assessing the quality of reference systems. Evaluation of advisory systems is necessary in order to understand how effective this or that system is. The effectiveness of the system is very important, since the more effective it is, the better and more qualitative recommendations it provides. The article is divided into two semantic parts: the first one deals with what is the recommendation system, which types of recommendation systems exist, the advantages and disadvantages of each species are also described, the second describes methods for evaluating the recommendation systems. In the second semantic part, two methods for evaluating recommendatory systems are described: the method for assessing the quality of recommendations and the method for evaluating the quality of work of algorithms. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12509 | |
dc.subject | рекомендаційна система | uk |
dc.subject | методи оцінки | uk |
dc.subject | фільтрація | uk |
dc.subject | колаборативна | uk |
dc.subject | advisory system | en |
dc.subject | assessment methods | en |
dc.subject | filtering | en |
dc.subject | collaborative | en |
dc.title | Методи оцінки якості рекомендаційних систем | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.78 | |
dc.identifier.udc | 004.048 | |
dc.relation.references | Jannach D., Zanker M., Felfernig A. Friedrich G. Recommender Systems. An Introduction. New York: Cambridge University Press 32 Avenue of the Americas, 2011. 352 P. | en |
dc.relation.references | Вахрушева М.Ю., Евдокимов И.В. Разработка программного обеспечения аналитических информационных систем
// Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2014. Т. 1. № 1. С. 196-199. | ru |
dc.relation.references | Кокташев В.В., Макеев В.В., Михалев А.С. Применение систем управление инцидентами для разработки
программного обеспечения в образовании // Современные информационные технологии. 2017. №4 (30). С. 129-135. | ru |
dc.relation.references | Джонс Т.М. Рекомендательные системы. Часть 1. Введение в подходы и алгоритмы. [Электронный ресурс]:
https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/os- recommender1/ (дата обращения: 11.05.2018). | ru |
dc.relation.references | Melville P., Sindhwani V. Recommender systems. Encyclopedia of Machine Learning. 2010 | en |
dc.relation.references | Su X., Khoshgoftaar Survey of Collaborative Filtering Techniques. Advances in Artificial Intelligence. 2009. | en |
dc.relation.references | Воронцов К.В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов. Математические вопросы
кибернетики / Под ред. О.Б. Лупанова. – М.: Физматлит, 2004. – Т. 13. – С.5-36. | ru |
dc.relation.references | Игнатов Д.И., Каминская С.Ю., Магизов Р.А. Метод скользящего контроля для оценки качества рекомендательных
Интернет-сервисов // Труды 12й национальной конференции по искусственному интеллекту, М., Физматлит, Т. 1., С.183-
191, 2010. | ru |
dc.relation.references | Netflix. [Электронный ресурс]: https://www.netflix.com/ru/ (дата обращения: 11.05.2018). | ru |
dc.relation.references | В.Ю. Кучерук, М.В. Глушко. Покращення алгоритму "item to item" методу колаборативної фільтрації
для розробки рекомендаційних систем на основі косинусної міри шляхом оцінки релевантності // ScienceRise.
- 2018. - № 1. - С. 20-24.: http://nbuv.gov.ua/UJRN/texc_2018_1_6 | uk |