Вісник № 44
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/39511
Переглянути
Документ Застосування активного навчання в ситуації циклічного холодного старту рекомендаційної системи(НТУ "ХПІ", 2018) Лещинський, Володимир Олександрович; Лещинська, Ірина ОлександрівнаДосліджено проблему побудови рекомендацій для систем електронної комерції в умовах циклічного холодного старту. Дана проблема виникає при постійній зміні інтересів користувачів протягом строку використання рекомендаційної підсистеми. Існуючі підходи до формування рекомендацій в умовах холодного старту засновані на поступовому накопиченні інформації про споживача і тому не забезпечують релевантних рекомендацій у випадку циклічних змін у їх діяльності та інтересах. Для вирішення цієї проблеми пропонується враховувати аспект зміни інтересів користувачів щодо товарів та послуг в часі. Мета даної роботи полягає в уточнення принципів активного навчання для побудови рекомендацій в умовах зміни інтересів споживачів з тим, щоб забезпечити поетапне уточнення персональних рекомендацій «холодним» споживачам. Отримані результати містять у собі деталізовану задачу формування рекомендацій, та уточнені принципи активного навчання. Виділено ключову особливість циклічного холодного старту в рекомендаційній системі, що полягає в обмеженості періоду, протягом якого може бути доповнена та уточнена інформація про клієнта системи електронної комерції. Зазначена особливість обумовлює потребу у врахуванні аспекту часу при формуванні рекомендацій щодо вибору товарів та послуг. Сформульовано задачу формування рекомендацій в умовах циклічного холодного старту як задачу ітеративного доповнення та уточнення даних нового «холодного» користувача патернами найбільш розповсюджених циклів поведінки споживачів з подальшим використанням колаборативної фільтрації уточнених даних для формування рекомендацій. Доповнено принципи застосування активного навчання для умов циклічного холодного старту на основі використання типових послідовностей дій користувача у часі. Вказані принципи дозволяють коригувати вхідні дані для «холодного» користувача за допомогою евристичної стратегії, що враховує зміни у патернах поведінки споживачів. Патерни поведінки відображають циклічні зміни інтересу споживачів щодо товарів та послуг, що пропонує система електронної комерції.