ЗАСТОСУВАННЯ АКТИВНОГО НАВЧАННЯ В СИТУАЦІЇ ЦИКЛІЧНОГО ХОЛОДНОГО СТАРТУ РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ

Abstract

Досліджено 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.

Authors and Affiliations

Volodymyr Leshchynskyi, Irina Leshchynska

Keywords

Related Articles

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ОЦІНКИ РИЗИКІВ ПРОГРАМНИХ ПРОЕКТІВ

Ідентифікована проблема оцінки ризиків програмних проектів. Проведено огляд сучасних підходів до оцінки ризиків. Виконаний аналіз методів оцінки ризиків програмних проектів, розглянуто аналіз чутливості, метод сценаріїв,...

Розробка представлення знань на основі марківських логічних мереж в системі процесного управління

<span>Досліджено проблему побудови представлення знань в системі процесного управління на основі аналізу поведінки бізнес-процесів, що представлена у вигляді логів подій. Кожна подія характеризує дію бізнес-процесу. Акту...

Моделирование осесимметричной теплопроводности в компактных изделиях керамического ядерного топлива с учетом температурных зависимостей теплофизических характеристик

<span>Обсуждаются возможности применения различных математических формулировок для моделирования осесимметрично теплопроводности компактных изделий керамического ядерного топлива. Показано, что применение уравнения тепло...

РОЗВ’ЯЗАННЯ МАТРИЧНОГО РІВНЯННЯ СІЛЬВЕСТРА СПЕКТРАЛЬНИМ МЕТОДОМ

Матричні лінійні рівняння Сільвестра та Ляпунова широко використовуються в теорії управління і теорії стійкості руху, а також при розв’язанні рівняння Ріккаті у задачі аналітичного конструювання оптимальних регуляторів....

Комбинированная система автоматического управления с прогнозирующей моделью тепловым состоянием здания

<p class="204">Рассматривается актуальная задача структурного синтеза системы автоматического управления индивидуальным тепловым пунктом жилых, производственных и офисных зданий. На основе упрощенной математической модел...

Download PDF file
  • EP ID EP465223
  • DOI 10.20998/2079-0023.2018.44.11
  • Views 121
  • Downloads 0

How To Cite

Volodymyr Leshchynskyi, Irina Leshchynska (2018). ЗАСТОСУВАННЯ АКТИВНОГО НАВЧАННЯ В СИТУАЦІЇ ЦИКЛІЧНОГО ХОЛОДНОГО СТАРТУ РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, 1320(44), 66-71. https://europub.co.uk/articles/-A-465223