Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U001149, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ДОСЛІДЖЕННЯ МАТРИЧНИХ ФАКТОРИЗАЦІЙНИХ МОДЕЛЕЙ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ Автор Meleshko Ye.Khokh V.Bosko V.Meleshko Ye.Khokh V.Bosko V. Дата публікації 28-12-2019 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1739 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Об’єктом дослідження є процес створення списків рекомендацій відвідувачам веб-сайтів. Метою даної роботи є дослідження існуючих матричних факторизаційних моделей рекомендаційних систем. У рекомендаційних системах факторизація застосовується до матриці рейтингів з метою виявляння прихованих факторів, властивих об’єктам системи, що впливають на вподобання користувачів. Матричні факторизаційні моделі рекомендаційних систем досить популярні серед розробників та мають багато модифікацій. У даній роботі розглянуто наступні моделі: FunkSVD, SVD++, Asymmetric SVD та timeSVD. Факторизаційні моделі рекомендаційних систем використовуються у методах колаборативної фільтрації на рівні з моделями на основі сусідства. На відміну від моделей на основі сусідства, які використовують коефіцієнти подоби для створення списків рекомендацій, дані моделі використовують не подобу, а приховані фактори. Перевагами таких моделей є підвищена, порівняно з іншими моделями, робастність до атак ін’єкцією профілів та висока точність прогнозування вподобань користувачів. До недоліків досліджуваних моделей слід віднести погану масштабованість, довгий час навчання, а також необхідність повного перенавчання системи при появі нових даних, що частково вирішено лише у асиметричному SVD. Проведене дослідження показало, що існуючі моделі матричної факторизації дають можливість використовувати як явні зворотні зв’язки від користувачів (рейтинги об’єктів, виставлені користувачами), так і неявні зворотні зв’язки (перегляди об’єктів, написані коментарі, тощо), що дозволяє підвищувати точність роботи рекомендаційної системи на веб-ресурсах, де користувачі залишають багато неявного зворотного зв’язку. Такий принцип вперше був реалізований у SVD++. Факторизаційні моделі дозволяють також враховувати неперіодичні та періодичні зміни вподобань користувачів у часі, що, зокрема, реалізовано у timeSVD Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити