- Tytuł:
-
Analysis of content recommendation methods in information services
Analiza metod rekomendacji treści w serwisach informacyjnych - Autorzy:
-
Necheporuk, Oleksandr
Vashchenko, Svitlana
Fedotova, Nataliia
Baranova, Iryna
Dehtiarenko, Yaroslava - Tematy:
-
content-based recommender system
collaborative recommender system
hybrid recommender system
system rekomendacji oparty na treści
system rekomendacji oparty na współpracy
hybrydowy system rekomendacji - Pokaż więcej
- Wydawca:
- Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/58907964.pdf Link otwiera się w nowym oknie
- Opis:
-
The object of the research is the process of selecting a content recommendation method in information services. The study's relevance stems from the rapid development of informational and entertainment resources and the increasing volume of data they operate on, thus prompting the utilisation of recommendation systems to maintain user engagement. Considering the different types of content, it is necessary to address the problem of data filtration based on their characteristics and user preferences. To solve this task, we analysed content-based and collaborative filtering methods using various techniques (model-based, memory-based, and hybrid collaborative filtering techniques), knowledge-based filtering, and hybrid filtering methods. Considering each method's advantages and disadvantages, we chose a hybrid method using model-based collaborative filtering and content-based filtering for the future development of our universal recommendation system.
Przedmiotem badań jest proces wyboru metody rekomendacji treści w serwisach informacyjnych. Trafność badania wynika z szybkiego rozwoju zasobów informacyjnych i rozrywkowych oraz wzrostu ilości danych, na których działają, dlatego w celu utrzymania uwagi użytkownika wykorzystywane są systemy rekomendacyjne. Biorąc pod uwagę różne rodzaje treści, konieczne jest rozwiązanie problemu filtrowania danych na podstawie ich charakterystyki i preferencji użytkownika. Aby rozwiązać problem, przeanalizowano metody filtrowania treści, filtrowania kooperacyjnego z wykorzystaniem różnych technik (technika oparta na modelu, technika oparta na pamięci i hybrydowa technika filtrowania kolaboracyjnego), filtrowanie oparte na wiedzy oraz metody filtrowania hybrydowego. Biorąc pod uwagę zalety i wady każdej metody, wybrano metodę hybrydową wykorzystującą filtrowanie kolaboracyjne oparte na modelu i filtrowanie oparte na treści do przyszłego rozwoju proponowanego uniwersalnego systemu rekomendacji. - Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł