Программа рекомендации фильмов к просмотру пользователем на основе алгоритмов машинного обучения с запросами

В настоящее время рекомендательные системы пользуются высоким спросом; однако, в области разработки рекомендательных систем существуют проблемы, не имеющие общепринятого способа решения. Одна из наиболее частых трудностей – проблема хо- лодного старта, или проблема нового пользователя. В данной работе мы рассматриваем обучение с запросами как способ решения этой проблемы. В работе описывается про- грамма, основанная на гибридном подходе к вычислению рекомендаций. Подход заклю- чается в кластеризации фильмов на основании модели и последующей коллаборативной фильтрации на основании оценок пользователей. Описываемая программа использует стратегию активного обучения для сбора начальных данных о пользователе. С помо- щью активного обучения мы стремимся максимально подробно выявить предпочтеня пользователя, используя минимальное количество запросов. В работе описываются тео- ретические аспекты построения данной системы, а также программная реализация в форме веб-сервиса. Дополнительно предоставлены результаты тестирования качества рекомендаций, полученных от разработанной системы, в сравнении с рекомендациями, полученными с помощью коллаборативной фильтрации. Страниц: 26 Рисунков: 2 Таблиц: 1 Источников: 17 Приложений: 4