DSpace Repository
Коллаборативная фильтрация для построения рекомендаций на основе данных о заказах
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
| dc.contributor.author | Князева, Анна Анатольевна | ru_RU |
| dc.contributor.author | Колобов, Олег Сергеевич | ru_RU |
| dc.contributor.author | Турчановский, Игорь Юрьевич | ru_RU |
| dc.contributor.author | Федотов, Анатолий Михайлович | ru_RU |
| dc.contributor.author | Knyazeva, Anna Anatolievna | en |
| dc.contributor.author | Kolobov, Oleg Sergeevich | en |
| dc.contributor.author | Turchanovsky, Igor Yurievich | en |
| dc.contributor.author | Fedotov, Anatolii Mihailovich | en |
| dc.creator | Институт вычислительных технологий СО РАН | ru_RU |
| dc.creator | Институт сильноточной электроники СО РАН | ru_RU |
| dc.creator | Institute of Computational Technologies SB RAS | en |
| dc.creator | Institute of High Current Electronics SB RAS | en |
| dc.date.accessioned | 2018-06-21T12:50:02Z | |
| dc.date.available | 2018-06-21T12:50:02Z | |
| dc.date.issued | 2018-06 | |
| dc.identifier.citation | Knyazeva A. A., Kolobov O. S., Turchanovsky I. Yu., Fedotov A. M. Collaborative Filtering for Creation of Recommendations on Base of Order Data. Vestnik NSU. Series: Information Technologies, 2018, vol. 16, no. 2, p. 62–69. ISSN 1818-7900. DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-62-69 (in Russ.) | en |
| dc.identifier.citation | Князева А. А., Колобов О. С., Турчановский И. Ю., Федотов А. М. Коллаборативная фильтрация для построения рекомендаций на основе данных о заказах // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2018. Т. 16, № 2. С. 62–69. ISSN 1818-7900. DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-62-69 | ru_RU |
| dc.identifier.issn | 1818-7900 | |
| dc.identifier.other | DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-62-69 | |
| dc.identifier.uri | https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/14359 | |
| dc.description.abstract | Рассматривается возможность применения методов коллаборативной фильтрации в процессе создания рекомендательной системы на основе данных о заказах документов из библиотечного фонда. Приводится сравнительный экспериментальный анализ трех методов коллаборативной фильтрации: на основе документов, на основе пользователей и на основе гибридного метода, являющегося комбинацией первых двух методов. | ru_RU |
| dc.description.abstract | In the article an opportunity of the collaborative filtering methods application in a process of creating a recommender system on the base of order data of documents from library fund is considered. A comparison experimental analysis of three collaborative filtering methods is provided: itembased, user-based and hybrid method, which is a combination of first two methods. | en |
| dc.description.sponsorship | Работа выполнена при частичной поддержке фонда РФФИ (проект № 18-07-01457). | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Новосибирский государственный университет | ru_RU |
| dc.subject | рекомендательная система | ru_RU |
| dc.subject | коллаборативная фильтрация | ru_RU |
| dc.subject | унарные данные | ru_RU |
| dc.subject | бинарные данные | ru_RU |
| dc.subject | recommender system | en |
| dc.subject | collaborative filtering | en |
| dc.subject | unary data | en |
| dc.subject | binary data | en |
| dc.title | Коллаборативная фильтрация для построения рекомендаций на основе данных о заказах | ru_RU |
| dc.title.alternative | Collaborative Filtering for Creation of Recommendations on Base of Order Data | en |
| dc.type | Article | ru_RU |
| dc.description.reference | 1. Карауш А. С. Рекомендательные системы в публичных библиотеках // Библиосфера. 2009. № 1. С. 41–43. 2. Hahsler M. Recommenderlab: A Framework for Developing and testing Recommender Algorithms. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/recommenderlab /vignettes/recommenderlab.pdf (дата обращения 20.09.2017). 3. Aggarwal C. Recommender Systems: The Textbook. Springer International Publishing, Switzerland, 2016. 498 p. 4. Leskovec J., Rajaraman A., Ullman J. D. Mining of Massive Datasets. 2nd ed. New York: Cambridge University Press, 2014. 476 p. 5. Dice L. Measures of the amount of ecologic association between species // Ecology. 1945. Vol. 26 (3). P. 297–302. 6. Manning C. D. Introduction to Information. Retrieval. URL: http://www-nlp.stanford.edu/IRbook/ (дата обращения 20.09.2017). | ru_RU |
| dc.description.reference | 1. Karaush A. S. Recommender system in a public library. Bibliosphere, 2009, no. 1, p. 41–43. (in Russ.). 2. Hahsler M. Recommenderlab: A Framework for Developing and testing Recommender Algorithms. 2011. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/recommenderlab/vignettes/recommenderlab.pdf (access: 19.09.2017). 3. Aggarwal C. Recommender Systems: The Textbook. Springer International Publishing, Switzerland, 2016, 498 p. 4. Leskovec J., Rajaraman A., Ullman J. D. Mining of Massive Datasets. 2nd ed. New York, Cambridge University Press, 2014, 476 p. 5. Dice L. Measures of the amount of ecologic association between species. Ecology, 1945, vol. 26 (3), p. 297–302. 6. Manning C. D. Introduction to Information Retrieval. URL: http://www-nlp.stanford.edu/IRbook/ (access: 19.09.2017). | en |
| dc.subject.udc | 026.06:004.62.032.2 | |
| dc.relation.ispartofvolume | 16 | |
| dc.relation.ispartofnumber | 2 | |
| dc.relation.ispartofpages | 62–69 |
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
-
IT Выпуск 2 (2018)
Вестник НГУ. Серия:Информационные технологии, 2018. Том 16, №2