Анализ алгоритмов обучения коллаборативных рекомендательных систем
Опубликовано: 19.10.2013
Авторы: Королева Д.Е., Филиппов М.В.
Опубликовано в выпуске: #6(18)/2013
DOI: 10.18698/2308-6033-2013-6-816
Раздел: Информационные технологии
В статье рассмотрены алгоритмы коллаборативной фильтрации, используемые в рекомендательных системах. Проведен сравнительный анализ данных алгоритмов с точки зрения критериев точности полученных результатов и быстродействия. Даны рекомендации по их использованию в конкретных случаях.
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. http://ru.wikipedia.org/wiki/
[4] MachineLearning, Статья о байесовском классификаторе. http://www.machinelearning.ru/wiki/
[5] Taek-Hun Kim, Sung-Bong Yang. An Effective Threshold-based Neighbor Selection in Collaborative Filtering. Dept. of Computer Science, Yonsei University, Seoul, pp. 10-749