Дослідження методів побудови рекомендаційних систем в мережі інтернет

Abstract

У роботі розглянуті основні види рекомендаційних систем у мережі Інтернет, засновані на методах контентної та колаборативної фільтрації. Розглянуто способи збору даних про користувачів з веб-ресурсів, необхідні для формування рекомендацій. Досліджено методи побудови класифікаторів для контентної фільтрації. Також досліджено способи обчислення коефіцієнту подібності користувачів або об’єктів у колаборативній фільтрації.

The paper considers the main types of recommender systems on the Internet, based on the methods of, content-based and collaborative filtering. The article examines ways to collect user data from web-resources that is needed to formulate recommendations. Methods of constructing classifiers for content-based filtering were investigated. Methods of calculating the similarity coefficient of users or objects in collaborative filtering are also researched.