title: Calibration of recommendation systems. Search for heterogeneous effect and atypical users for content recommendation tasks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Давыденко Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Davydenko Aleksandr Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бельков Роман Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Belkov Roman Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054663
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26483
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В этой работе рассмотрены методы калибровки рекомендательных систем, которые направлены на разнообразие и пропорциональность рекомендаций для пользователей. Если пользователь посмотрел, 80 артхаусных фильмов и 20 комедий, то вполне разумно ожидать, что персонализированный список рекомендуемых фильмов будет состоять примерно из 80% артхаусных и 20% комедий, но современные рекомендательные системы настроены на точность и могут удовлетворять не все интересы пользователя, если, например алгоритм плохо рекомендует комедии. Были изучены и реализованы несколько методов переранжирования списка сгенерированных рекомендаций. Было проведено несколько экспериментов для сравнения качества работы реализованных методов между собой и с готовой реализацией рекомендательной системы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we consider methods for calibration of recommendation systems that are aimed at the diversity and proportionality of recommendations for users. If the user has watched 80 Arthouse movies and 20 comedies, it is reasonable to expect that the personalized list of recommended movies will consist of about 80% of Arthouse and 20% of comedies, but modern recommendation systems are configured for accuracy and may not satisfy all the user's interests, if, for example, the algorithm does not recommend comedies well. Several methods for re-ranking the list of generated recommendations were studied and implemented. Several experiments were conducted to compare the quality of the implemented methods with each other and with the finished implementation of the recommendation system.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Рекомендательные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: калибровка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пропорциональность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: диверсификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Recommender Systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Calibration
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Proportionality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Diversity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Calibration of recommendation systems. Search for heterogeneous effect and atypical users for content recommendation tasks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Калибровка рекомендательных систем. Поиск гетерогенного эффекта и нетипичных пользователей для задач рекомендаций контента
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Belkov_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26483/1/Belkov_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 374,88 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Belkov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26483/2/reviewSV_Otzyv_Belkov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 74,36 kB