| Автор(ы): | Князева А.А., Колобов О.С., Турчановский И.Ю. |
| Заглавие: | Способы построения гибридной рекомендательной системы на основе данных о заказах библиотеки |
| Библ. ссылка: | Князева А.А., Колобов О.С., Турчановский И.Ю. Способы построения гибридной рекомендательной системы на основе данных о заказах библиотеки // Распределенные информационно-вычислительные ресурсы. Цифровые двойники и большие данные (DICR-2019): Труды XVII Международной конференции (Новосибирск, 03.12-06.12.2019) / Под ред. О.Л. Жижимова, А.В. Юрченко. - 2019. - Новосибирск: ИВТ СО РАН. - С.96-101. - ISBN: 978-5-905569-14-2. - http://elib.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/4694/19/DICR-2019-V3_p096-101.pdf |
| Внешние системы: | DOI: 10.25743/ICT.2019.73.66.014; РИНЦ: 41579984; |
| Доп. информация: | rus: В статье рассмотрены гибридные рекомендательные системы с точки зрения их применимости для использования в библиотеке университета. Приведены предложения по решению проблемы «холодного старта» при использовании методов коллаборативной фильтрации. В работе были использованы данные о выполненных заказах литературы в 2014-2015 гг. в Научно-технической библиотеке ТПУ. eng: The methods of hybrid recommenders in terms of their applicability for using in an university library are considered in the paper. Suggestions are given for solving the problem of cold start when using collaborative filtering. The book loan data during 2014-2016 in Scientific and technical library of TPU were used in work. |
| Ключевые слова: | гибридные рекомендательные системы; данные о заказах; коллаборативная фильтрация; контентные рекомендации; loan data; content recommendations; collaborative filtering; hybrid recommender systems; |
| Год издания: | 2019 |
| Страницы или номер статьи: | с.96-101 |
| Ссылка: | http://elib.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/4694/19/DICR-2019-V3_p096-101.pdf |
| Конференция: | Название: XVII Международная конференция «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные» Аббревиатура: DICR-2019 Город: Новосибирск Страна: Россия Даты проведения: 2019-12-03 - 2019-12-06 Ссылка: http://conf.ict.nsc.ru/dicr2019 |
| Цитирование: | [1] О библиотеке / НТБ ТПУ. https://www.lib.tpu.ru/today/about.html (дата обращения 09.09.2019). [2] Burke R. Hybrid web recommender systems // The adaptive web / Lecture Notes In Computer Science. 2007. V. 4321. P. 377-408. [3] Tejeda-Lorente Á., Porcel C., Peis E., Sanz R., Herrera-Viedma E. A quality based recommender system to disseminate information in a university digital library // Inf. Sci. 261, 2014. P. 52-69. [4] Covington P., Adams J., Sargin E. Deep Neural Networks for YouTube Recommendations. // Proc. of the 10th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '16). ACM, New York, NY, USA, 2016. P. 191-198. [5] Melville P., Mooney R.J., Nagarajan R. Content-boosted collaborative filtering for improved recommendations // 8th national conf. on Artificial intelligence. Menlo Park, CA, USA, 2002. P. 187-192. |
