Информационно-рекомендательная система, адаптированная к облачному рекламному сервису

Рассматривается проблема информационной перегрузки пользователей интернет-сервисов. Количество данных в этом глобальном информационном пространстве растет гораздо быстрее, чем способность отдельного пользователя или клиента обработать их. В результате информационная перегрузка стала серьезной проблемой всех интернет-сервисов. Решение данной проблемы состоит в разработке рекомендательной системы. Описываются методы рекомендаций в различных предметных областях, производится адаптация этих методов к сфере рекламных услуг. Выделяют две категории пользователей: рекламодатели — компании, которые желают заказать рекламную услугу и рекламораспространители — лица, оказывающие ту или иную рекламную услугу. Основная задача интернет-сервиса — совершить как можно больше сделок между рекламодателями и рекламораспространителями. Объектами рекомендаций в этой системе являются пользователи. Производится анализ критериев отбора пользователей, даны определения явных и неявных критериев. Рассматривается функция оценки соответствия пользователей, которая основана на принципах векторного пространственного моделирования. Предложен алгоритм, позволяющий повысить качество рекомендаций за счет учета интересов рекомендуемого и рекомендованного объектов, что в свою очередь частично решит проблему информационной перегрузки пользователей ресурса.