Моделирование и анализ данных
2020. Том 10. № 4. С. 17–30
doi:10.17759/mda.2020100402
ISSN: 2219-3758 / 2311-9454 (online)
Прогнозирование покупки товара, показанного клиенту рекомендательной системой
Аннотация
Общая информация
Ключевые слова: рекомендательные системы, машинное обучение, бинарная классификация, методы коллаборативной фильтрации, косинусная схожесть
Рубрика издания: Анализ данных
DOI: https://doi.org/10.17759/mda.2020100402
Для цитаты: Парфенов П.А., Тимофеева А.А., Сологуб Г.Б., Алексейчук А.С. Прогнозирование покупки товара, показанного клиенту рекомендательной системой // Моделирование и анализ данных. 2020. Том 10. № 4. С. 17–30. DOI: 10.17759/mda.2020100402
Литература
- Francesco Ricci and Lior Rokach and Bracha Shapira. Introduction to Recommender Systems Handbook // Springer Science+Business Media, LLC 2011. С. 1–10.
- Mizzaro Stefano. Relevance: The Whole History // journal of the american society for information science, 1997. С. 810–820.
- Brent Smith and Greg Linden. Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com // the IEEE Computer Society, 2017. C. 10–17.
- Carlos A. Gomez-Uribe and Neil Hunt. The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation // ACM Transactions on Management Information Systems, Vol. 6, No. 4, Article 13, 2015. С. 6–7.
- Е.Е. Пятикоп. Исследование метода коллаборативной фильтрации на основе сходства элементов // Наукові праці ДонНТУ випуск 2 (18), Серія “Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка”, 2013. С. 109–110.
- Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Рагхаван, Хайнрих Шютце. Введение в информационный поиск // Издательский дом “Вильямс”, 2011. С.138.
- Г.Г. Литова, Д.Ю. Ханукаева. Основы векторной алгебры // Москва, 2009. 57.
- Jerome H. Friedman. Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine // Technical Discussion: Foundations of TreeNet(tm), 1999. С. 39.
- CatBoost [Электронный ресурс] // URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=CatBoost
- GridSearchCV [Электронный ресурс] // Scikit-learn URL: https://scikit-learn.org/stable/ modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html
- Gunnar Schröder, Maik Thiele, Wolfgang Lehner. Setting Goals and Choosing Metrics for Recommender System Evaluations, 2011 С. 8.
- Ziwei Zhu, Jianling Wang, James Caverlee // Improving Top-K Recommendation via Joint Collaborative Autoencoders, IW3C2 (International World Wide Web Conference Committee), published under Creative Commons CC-BY 4 License, 2019. С. 7.
- CatBoost Feature Importance [Электронный ресурс] // catboost URL: https://catboost.ai/docs/ concepts/fstr.html#fstr
- Wen Zhang, Taketoshi Yoshida, Xijin Tang. A comparative study of TFIDF, LSI and multi-words for text classification // Expert Systems with Applications, 2010. С. 8.
- Tom Fawcett. An introduction to ROC analysis // Pattern Recognition Letters 27, 2006. С. 865.
Информация об авторах
Метрики
Просмотров
Всего: 388
В прошлом месяце: 8
В текущем месяце: 2
Скачиваний
Всего: 284
В прошлом месяце: 4
В текущем месяце: 4