Разработка рекомендательной модели поддержки принятия решения при выборе продуктов пользователем

Автор(ы): Квятковская И.Ю., Во Тхи Хуен Чанг, Чан Куок Тоан

Название статьи: Разработка рекомендательной модели поддержки принятия решения при выборе продуктов пользователем

Выпуск: 105

Рубрика: Управление в социально-экономических системах

Год: 2023

Библиография: Квятковская И.Ю., Во Тхи Хуен Чанг, Чан Куок Тоан Разработка рекомендательной модели поддержки принятия решения при выборе продуктов пользователем // Управление большими системами. Выпуск 105. М.: ИПУ РАН, 2023. С.110-133. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2023.105.6

Дата опубликования: 30.09.2023

Ключевые слова: рекомендательная система, рекомендательная модель, анализ статистической импликации, индекс статистической импликации, алгоритм Apriori, ассоциативные правила

Аннотация: Рекомендательные системы используются для прогнозирования предпочтений пользователей в отношении определенного продукта или услуги, а также для рекомендации пользователю подходящих продуктов или услуг. Многие методы, используемые в интеллектуальном анализе данных, связанные с классификацией или построением ассоциативных правил, применяются в рекомендательных системах. Предлагается новая рекомендательная модель, сочетающая ассоциативные правила и меры индекса статистической импликации. В предлагаемой модели меры поддержки и достоверности используются для создания ассоциативных правил, а мера индекса статистической импликации используется для фильтрации набора правил и ранжирования рекомендаций. Предложенные модель и алгоритмы использованы для построения рекомендательного результата по известному набору данных.

Author(s): Kvyatkovskaya I., Vo Thi Huyen Trang, Tran Quoc Toan

Article title: Development of a recommendation model to support decision-making when the user chooses products

Issue: 105

Year: 2023

Keywords: recommender system, recommender model, statistical implication analysis, statistical implication index, algorithm Apriori, association rules

Abstract: Recommender systems are used to predict user preferences for a particular product or service, and to recommend suitable products or services to the user. Many of the methods used in data mining, related to classification or the construction of association rules, are used in recommender systems. This article proposes a new recommender model that combines association rules and statistical implication index measures. In the proposed model, support and confidence measures are used to create association rules, and the statistical implication index measure is used to filter the set of rules and rank recommendations. The proposed model and algorithms are used to build a recommendation result based on a known data set.

В формате PDF

Просмотров: 372; загрузок: 57, за месяц: 9.

Назад