Класифікація алгоритмів рекомендаційних систем для технічного обслуговування

Abstract

The article presents a systematic classification and comprehensive analysis of recommendation system algorithms used for predictive maintenance of industrial equipment in Industry 4.0 conditions. The evolution of approaches from traditional machine learning methods to modern deep learning architectures is examined. Three main categories are analyzed: collaborative filtering methods based on similarity analysis of equipment behavior; content-based approaches utilizing characteristics and historical data; and hybrid systems combining advantages of both methodologies. Particular attention is paid to recurrent neural networks, specifically LSTM and GRU architectures, which demonstrate highest efficiency in analyzing time series sensor data with long-term dependencies. Mathematical models of main algorithms are presented, including formalization of learning and prediction processes. Comparative analysis of algorithm performance is conducted based on accuracy metrics, computational complexity, and practical applicability. Results show that LSTM networks achieve 94-97% accuracy in equipment failure prediction, while classical methods provide 88-92% accuracy with significantly lower computational complexity. Integration of recommendation systems with IoT infrastructure and cloud computing for real-time monitoring is investigated. The study determines optimal application areas of different algorithmic approaches depending on industrial equipment specifics, available computational resources, and prediction accuracy requirements. Research results provide practical recommendations for selection and implementation of predictive maintenance systems in industry. The findings indicate that choice of optimal algorithm should balance between prediction accuracy and available computational resources. For critical applications where accuracy is priority, hybrid approaches or Bi-LSTM are recommended. For systems with limited resources, optimal choice is XGBoost or GRU.У статті представлено систематичну класифікацію та комплексний аналіз алгоритмів рекомендаційних систем, що застосовуються для прогнозного технічного обслуговування промислового обладнання в умовах Industry 4.0. Розглянуто еволюцію підходів від традиційних методів машинного навчання до сучасних архітектур глибокого навчання. Проаналізовано три основні категорії: методи collaborative filtering, що базуються на аналізі подібності поведінки обладнання; content-based підходи, які використовують характеристики та історичні дані; а також гібридні системи, що поєднують переваги обох методологій. Особлива увага приділена рекурентним нейронним мережам, зокрема архітектурам LSTM та GRU, які демонструють найвищу ефективність під час аналізу часових рядів сенсорних даних із довготривалими залежностями. Представлено математичні моделі основних алгоритмів, включно з формалізацією процесів навчання та прогнозування. Проведено порівняльний аналіз продуктивності на основі метрик точності, обчислювальної складності та практичної застосовності. Результати показують, що LSTM досягають точності 94–97% при прогнозуванні відмов, тоді як класичні методи забезпечують 88–92% за суттєво нижчої обчислювальної складності. Досліджено інтеграцію рекомендаційних систем з IoT-інфраструктурою та хмарними обчисленнями для моніторингу в реальному часі. Визначено оптимальні області застосування різних алгоритмічних підходів залежно від специфіки промислового обладнання, доступних обчислювальних ресурсів та вимог до точності прогнозування. Отримані результати надають практичні рекомендації щодо вибору та впровадження систем прогнозного обслуговування в промисловості, підкреслюючи необхідність балансу між точністю прогнозу та наявними ресурсами. Для критично важливих застосувань, де пріоритетом є точність, рекомендовано гібридні підходи або Bi-LSTM; для систем з обмеженими ресурсами оптимальним вибором є XGBoost або GRU.