РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ (RECOMMENDATION SYSTEMS) И ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕРЫ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20389402Ключевые слова:
Рекомендательные системы, Recommendation System, Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, Hybrid Model, Искусственный интеллект, Machine Learning, Электронная коммерция, Netflix, YouTube, Spotify, Целевой маркетинг, Поведение пользователей, Большие данные (Big Data), Персонализированные рекомендации.[2:5]Аннотация
В данной статье рассматриваются рекомендательные системы (Recommendation Systems) и их роль в современных информационных технологиях. Рекомендательная система представляет собой интеллектуальную систему, предлагающую пользователям товары, услуги или контент на основе их интересов, поведения и предыдущей активности. В исследовании анализируются принципы работы, математические основы и эффективность таких моделей, как collaborative filtering, content-based filtering, гибридные рекомендательные модели и подходы, основанные на deep learning. Также рассматриваются преимущества, недостатки и практические области применения каждой модели. В статье с помощью реальных примеров освещается применение рекомендательных систем в электронной коммерции, онлайн-образовании, кино- и музыкальных платформах, социальных сетях и финансовых сервисах.Библиографические ссылки
Corchado, J. M., and B. Lees. “Case-base reasoning recommendation system.” IEEE COLLOQUIUM ON KNOWLEDGE DISCOVERY. LONDON, UK. 1996.[1:15]
Gabrani, Goldie, Sangeeta Sabharwal, and Viomesh Kumar Singh. «Artificial intelligence based recommender systems: A survey.» International Conference on Advances in Computing and Data Sciences. Springer, Singapore, 2016. [3:23]
Rashid, Al Mamunur, George Karypis, and John Riedl. «Learning preferences of new users in recommender systems: an information theoretic approach.» Acm Sigkdd Explorations Newsletter 10.2 (2008): 90-100.[4:36]
Recommender Systems Handbook — Springer, New York, 2015.
Introduction to Information Retrieval — Cambridge University Press, 2008.[1:45]
Pattern Recognition and Machine Learning — Springer, 2006.
Machine Learning — McGraw-Hill Education, 1997.
Google ning rasmiy sun’iy intellekt platformasi: Google ML Kit
TensorFlow Official Documentation — Machine Learning va recommendation system modellari uchun ochiq platforma.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Innovative Academy RSC
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Как цитировать
