title: Application of hybrid approaches in the development of recommendation systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Флегонтов Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Flegontov Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Казаков Данил Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kazakov Danil Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Буре Владимир Мансурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bure Vladimir Mansurovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:41Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:41Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 030704
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25678
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: На сегодняшний день существуют множество различных алгоритмов рекомендаций, которые основываются на разных предположениях и используют различную информацию. Каждый алгоритм имеет свои достоинства и недостатки. В данной работе предпринимаются попытки объединить несколько различных подходов в одну рекомендательную систему.
  
  В данной работе предлагается архитектура двухуровневой гибридной рекомендательной системы на основе факторизационных машин в качестве первого уровня и градиентного бустинга над деревьями решений в качестве второго уровня системы. Данная архитектура строится в рамках задачи рекомендации фильмов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Today, there are many different recommendation algorithms which are based on different assumptions and use different information. Each algorithm has its advantages and disadvantages. In this paper, we try to combine several different approaches into one recommendation system.
  
  In our research we propose the architecture of a two-level hybrid recommender system based on factorization machines as the first level and gradient boosting as the second level of the system. This architecture is established on the framework of the recommendation of films.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: матричная факторизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: факторизационные машины
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: деревья решений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: градиентный бустинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommender system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: matrix factorization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: factorization machines
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision trees
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gradient boosting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of hybrid approaches in the development of recommendation systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение гибридных подходов в разработке рекомендательных систем
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: danil_kazakov_mail.ru___main.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25678/1/danil_kazakov_mail.ru___main.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 420,66 kB