RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2019, выпуск 3, страницы 24–31 (Mi iipr177)

Анализ решений

Многокритериальные контекстно-управляемые рекомендующие системы: модель и метод

А. В. Смирнов, А. В. Пономарев

Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН), г. Санкт-Петербург, Россия

Аннотация: Предложены модель и метод формирования контекстно-управляемых рекомендаций, применимые в том случае, когда отношение пользователя к объекту фиксируется не с помощью одного интегрального критерия (оценка, общий рейтинг), а с помощью набора частных критериев, оценивающих разные аспекты объекта. Предлагаемые модель и метод позволяют решить две основные задачи применения рекомендующих систем: ранжировать объекты по предсказанной субъективной интегральной полезности при заданных весах частных критериев и ранжировать объекты по предсказанной субъективной интегральной полезности в заданном контексте.

Ключевые слова: рекомендующие системы, многокритериальная оптимизация, линейная свертка, коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация, контекстно-управляемые системы.


 Англоязычная версия: , 2020, 47:5, 298–303

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024