Multilevel personalization of explanations in recommender systems

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorChalyi, Serhiien
dc.contributor.authorLeshchynskyi, Volodymyren
dc.contributor.authorLeshchynska, Irinaen
dc.date.accessioned2021-03-18T09:39:27Z
dc.date.available2021-03-18T09:39:27Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractThe scientific novelty of the results is as follows. A formal description of the explanations of the recommended personal list of objects in the form of a hierarchy of levels of data, information, knowledge and meta-knowledge about user behavior and characteristics of objects is proposed. At the data level, a description of the variables and their values is given, taking into account the instant of occurrence of these values. Information at the next level is represented by the relationships between individual facts. Knowledge is represented by causal or temporal explanatory rules that generalize the relationship of the informat ion level to a subset of facts. Meta-knowledge sets the key patterns that determine the benefits and relevance of the proposed choice for the user of the recommendation system. In a practical aspect, the proposed formalization of explanations determines the typical sequence of constructing and personalizing multilevel explanations regarding recommendations, taking into account the characteristics of the subject area.en
dc.description.abstractНаукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано формальний опис пояснень рекомендованого персонального переліку предметів у вигляді ієрархії рівнів даних, інформації, знань і мета-знань про поведінку користувача і характеристики предметів. На рівні даних міститься опис змінних і їх значень з урахуванням моменту часу появи цих значень. Інформація на наступному рівні представлена відносинами між окремими фактами. Знання представлені причинно-наслідковими або темпоральними пояснюючими правилами, які узагальнюють відношення інформаційного рівня для підмножин фактів. Мета -знання задають ключові закономірності, що обумовлюють переваги і актуальність пропонованого вибору для користувача рекомендаційної системи. У практичному аспекті запропонована формалізація визначає типову послідовність побудови і персоналізації багаторівневих пояснень щодо рекомендацій з урахуванням особливостей предметної області.uk
dc.identifier.citationChalyi S. Multilevel personalization of explanations in recommender systems / S. Chalyi, V. Leshchynskyi, I. Leshchynska // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2020. – Т. 4, № 2. – С. 170-175.en
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.25
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9982-9091
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8690-5702
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8737-4595
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/51657
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectknowledgeen
dc.subjectmeta-knowledgeen
dc.subjecttemporal rulesen
dc.subjectзнанняuk
dc.subjectмета знанняuk
dc.subjectтемпоральні правилаuk
dc.titleMultilevel personalization of explanations in recommender systemsen
dc.title.alternativeБагаторівнева персоналізація пояснень в рекомендаційних системахuk
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
AIS_2020_4_2_Chalyi_Multilevel.pdf
Розмір:
272.49 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.25 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"