Создан заказ №966355
8 февраля 2016
Коллаборативная фильтрация
Как заказчик описал требования к работе:
Применительно к нашему времени, поисковые системы сайтов и оценка(выставление рейтинга)
Фрагмент выполненной работы:
Введение
В сети Интернет широко распространены системы рекомендаций: в социальных сетях (например, last.fm, hunch.com), интернет-магазинах (например, ozon.ru), поисковых сервисах (например, google.ru). эти системы помогают человеку выбирать, какие новые фильмы посмотреть, какую музыку послушать, какие товары купить в интернет-магазине. Также в социальных сетях распространены рекомендации друзей – возможных знакомых или людей с похожими интересами. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Системы рекомендаций помогают пользователю выбрать среди всех доступных объектов именно те, которые будут ему интересы.
Размеры пространств этих решений зачастую объемные: ресурс Либрусек представляет почти 270 000 книг и каждый месяц более 5000 обновлений, а Amazon.com имеет более 410 000 наименований продуктов только в Kindle Store. Поддержка принятия решения в информационных пространствах такого масштаба является серьезной проблемой. Поэтому, чтобы помочь пользователю найти необходимую информацию интенсивно используются рекомендательные системы. Использование таких систем позволит интернет-магазинам ускорить прибыль, любителям музыки открыть новых, неизвестных им ранее артистов и т.д. Рекомендательные системы полезны не только для информационных ресурсов и порталов электронной коммерции, но и могут также открыть новые возможности в области безопасности, автомобильной промышленности и др. На сегодняшний день одним из подходов разработки рекомендательных систем является использование методов коллаборативной фильтрации (КФ).
В зависимости от доступных данных о пользователях и объектах, методы, используемые в системах рекомендаций, делятся на четыре группы: коллаборативная фильтрация, анализ содержимого, использование базы знаний, гибридные методы. Коллаборативная фильтрация использует реакцию пользователя на объекты, которая обычно представлена в виде оценок. Методы анализа содержимого используют профили пользователей и содержимое объектов (в том числе и мета-информацию). Методы, основанные на базах знаний, выявляют пользовательские требования к объектам и используют базы знаний для поиска соответствующих объектов. Гибридные методы используют всю доступную информацию о пользователях и объектах. Эти методы могут объединять в себе идеи коллаборативной фильтрации, анализа содержимого и работу с базами знаний. В данной работе будет рассмотрен метод коллаборативной фильтрации, как самый распространенный и простой. Его можно модифицировать, получая при этом лучшие результатыПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией для внесения правок на основе комментариев преподавателя
9 февраля 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Коллаборативная фильтрация.docx
2021-01-20 10:43
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.6
Положительно
Работа выполнена ранее срока! За это большое спасибо! Автор идет на встречу и качественно выполняет работу)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
