ПОКРАЩЕННЯ ЯКОСТІ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ КВАЛІМЕТРИЧНИХ МЕТОДІВ ВИМІРЮВАННЯ

Анотація

В даній статті розглянуто актуальність теми рекомендаційних систем в 2022 році спільно із рос-том e-commerce сфери, в яких найчастіше використовуються рекомендаційні системи. Проаналізова-но основі типи рекомендаційних систем та детально розглянуті недоліки кожної з них: коллаборатив-на фільтрація (collaborative filtering); засновані на контенті (content-based); засновані на знаннях (knowledge-based); гібридні (hybrid).

Сформована мета дослідження, яка полягає в покращенні якості та систематизація параметрів якості рекомендаційних систем на підставі кваліметричних методів та засобів отримання показників рекомендаційних систем на основі аналітичних інструментів. Присутнє наукове обгрунтування вне-сення додаткових параметрів до алгоритму рекомендацій на основі “думки” користувача та запрова-женняк кваліметричного методу «Циклограма якості рекомендаційної системи». Сформована наукова задача, яка включає: систематизацію показників якості рекомендаційних сис-тем на підставі кваліметричних методів; розробку нових показників якості рекомендаційних систем на підставі кваліметричних методів; розробку нової рекомендаційної системи колаборативної фільтрації, яка включає оцінку “думки” користувача; покращення якості рекомендаційної системи за допомогою внесення до алгоритму рекомендацій додаткових кваліметричних показників якості. Охарактеризовано доцільність використання кваліметричних методів оцінювання якості рекомен-даційних систем. Описана важливість аналізу відгуків про авто. Розглянуті параметри кваліметрії та задачі, які ми вирішуємо за допомогою цих параметрів в циклограмі якості.

В даній науковій роботі розглянуто новий кваліметричний підхід до вимірювання якості рекоменда-ційних систем. Запропонована система оцінку якості відгуку та рекомендаційної системи у форматі «Циклограми якості», яка включає параметр оцінки думки користувача про товар – «Value of Mids». Набір всіх восьми показників якості рекомендаційних систем поділено на чотири ключові категорії. Описано важливість дослідження для бізнес-задач. Сформовані висновки та фінальні заключення по науковій роботі.