Д.Е. Королева, М.В. Филиппов
8
по суммарной погрешности
― погрешность алгоритма SVD++
8.050711251156905, погрешность алгоритма RNSA 4.0.
Исходя из полученных результатов рекомендуется использовать
алгоритм RNSA в случае небольшого количество данных и для полу-
чения более точных результатов. Если база клиентов и товаров име-
ют большие размеры, рекомендуется использовать алгоритм SVD++.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Berry M.W. Large scale singular value computations.
International Journal of
Supercomputer Applications
, 1992, no. 6(1), pp. 13–49.
[2] Billsus D., Pazzani M.J.
Learning Collaborative Information Filters
.
[3] Wikipedia,
Cтатья о коллаборативной фильтрации
.
.
org/wiki/
[4] MachineLearning,
Статья о байесовском классификаторе
.
machinelearning.ru/wiki/
[5] Taek-Hun Kim, Sung-Bong Yang.
An Effective Threshold-based Neighbor Se-
lection in Collaborative Filtering. Dept. of Computer Science
, Yonsei Universi-
ty, Seoul, pp. 10–749.
Статья поступила в редакцию 10.06.2013
Ссылку на эту статью просим оформлять следующим образом:
Королева Д.Е., Филиппов М.В. Анализ алгоритмов обучения коллабо-
ративных рекомендательных систем.
Инженерный журнал: наука и инно-
вации
, 2013, вып. 6. URL:
Королева Дарья Евгеньевна
― студентка 2-го года магистратуры кафедры «Про-
граммное обеспечение ЭВМ и информационные технологии» МГТУ им. Н.Э. Бау-
мана. Область научных интересов: машинное обучение. e-mail:
Филиппов Михаил Владимирович
родился в 1953 г., окончил МИФИ в 1977 г.
Канд. техн. наук, доцент кафедры «Программное обеспечение ЭВМ и информаци-
онные технологии» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Автор более 50 научных и учебно-
методических публикаций в области автоматизированного проектирования и цифро-
вой обработки сигналов Область научных интересов: цифровая обработка сигналов,
распознавание образов, разработка средств защиты информации. e-mail:
