Архитектура гибридной рекомендательной системы GEFEST (Generation–Expansion–Filtering–Sorting–Truncation)

Рекомендательная система представляет сравнительно новый класс программного обеспечения, в задачу которого входит предсказание того, какие объекты (фильмы, музыка, книги, новости, веб-сайты) будут интересны пользователю, с помощью анализа его действий и оценок. В данной работе описано построение такой системы. Решается задача формирования подходящего для пользователя списка рекомендуемых товаров. Упор сделан на возможность использовать всю доступную информацию, содержащуюся в данных о товаре (описание, характеристика), данных о пользователе (профиль пользователя) и в данных о поведении пользователя (сведения об использовании или покупке товара и/или явная оценка товара).