Рекомендаційна система на основі спільної фільтрації - Юрчак, І.Ю.; Григлевич, М.І. (КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, 2023)
Спільна фільтрація є популярною технікою надання персоналізованих рекомендацій у системах рекомендацій. Одначе проблема розрідженості та компромісу між точними та різноманітністю є основними проблемами, які обмежують його продуктивність. У цій статті ми пропонуємо новий підхід, який поєдинну матричну факторизацію з новою метрикою для підвищення точності та різноманітності рекомендацій. Ми оцінюємо наш підхід на наборі даних MovieLens і порівнюємо його з кількома найсучаснішими методами, включаючи методи на основі сусідства, імовірні моделі та гібридні підходи. Наші експериментальні результати показують, що наш метод кращий за інші методи, як з точки зору точності, так і різноманітності, виміряної показниками точності, запам’ятовування та новини.