Система ідентифікації уподобань користувачів послуг в інтернет мережі
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропоновано систему ідентифікації системи уподобань користувачів послуг інтернет мережі на основі лінійного алгоритму спільної фільтрації на базі подібності товарів та послуг. Визначено, що ефективні персоналізовані рекомендації додають додатковий вимір до користувацького досвіду, що робить системи рекомендацій невідмінною частиною веб-систем.
The system of identification of the system of preferences of users of Internet services based on a linear algorithm of joint filtering based on the similarity of goods and services is proposed. It has been determined that effective personalized recommendations add an extra dimension to the user experience, making recommendation systems an integral part of web systems.
The system of identification of the system of preferences of users of Internet services based on a linear algorithm of joint filtering based on the similarity of goods and services is proposed. It has been determined that effective personalized recommendations add an extra dimension to the user experience, making recommendation systems an integral part of web systems.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Куш Я. Ю. Система ідентифікації уподобань користувачів послуг в інтернет мережі [Електронний ресурс] / Я. Ю. Куш, Б. П. Воловик, Я. В. Іванчук // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/15960.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- Ricci F. Recommender Systems Handbook / Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira, Paul B. Kantor. – New York : Springer, 2010. – 845 p.
- Gorakala S. Building a Recommendation System with R / Suresh K. Gorakala, Michele Usuelli. – Birmingham : Packt Publishing Ltd., 2015. – 158 p.