Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634840)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика  / №2 2015

ИНФОРМАЦИОННО-РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА, АДАПТИРОВАННАЯ К ОБЛАЧНОМУ РЕКЛАМНОМУ СЕРВИСУ (90,00 руб.)

0   0
Первый авторКвятковская
АвторыСавченко П.Н.
Страниц9
ID504787
АннотацияРассматривается 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.
УДК[004.946:658.62]:[338.47:654.15]
Квятковская, И.Ю. ИНФОРМАЦИОННО-РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА, АДАПТИРОВАННАЯ К ОБЛАЧНОМУ РЕКЛАМНОМУ СЕРВИСУ / И.Ю. Квятковская, П.Н. Савченко // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика .— 2015 .— №2 .— С. 89-97 .— URL: https://rucont.ru/efd/504787 (дата обращения: 27.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

2 УПРАВЛЕНИЕ В СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ УДК [004.946:658.62]:[338.47:654.15] И. Ю. Квятковская, П. Н. Савченко 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. <...> 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. <...> Ключевые слова: рекомендательная система, гибридный метод рекомендаций, взаимные рекомендации, явные и неявные критерии отбора. <...> Количество данных в этом глобальном информационном пространстве растет гораздо быстрее, чем способность отдельного пользователя или клиента обработать их. <...> В результате информационная перегрузка пользователей стала серьезной проблемой всех масштабных интернет-сервисов, решение которой состоит в разработке рекомендательной системы. <...> В настоящее время рекомендательные системы активно <...>