title: A hybrid approach to news recommender system using optimisation methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Осипов Евгений Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Osipov Evgenij Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Смирнов Александр Львович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Smirnov Aleksandr Lvovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Михайлова Елена Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mihajlova Elena Georgievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063339
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32456
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Рекомендательная система является неотъемлемой частью любого приложения для социальных сетей. В большинстве рекомендательных систем сейчас используется гибридный подход, сочетающий коллаборативную фильтрацию, фильтрацию на основе содержимого и другие подходы. Наиболее частыми проблемами в области гибридных рекомендательных систем являются холодный старт и нехватка данных. В этой статье мы решаем вышеупомянутые проблемы, предлагая взвешенную гибридную рекомендательную систему новостей, которая сочетает в себе различные подходы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Recommender system is an essential part of any social media application. Most recommender systems now use a hybrid approach, combining collaborative filtering, content-based filtering, and other approaches. Most common problems in the field of hybrid recommenders are cold start and data sparsity. In this paper we address the abovementioned problems by proposing a hybrid weighted news recommender system which combines different approaches.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: гибридные рекомендательные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: соллаборативная фильтрация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: методы оптимизации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hybrid recommender systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: content-based recommender
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: collaborative recommender
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimizations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: A hybrid approach to news recommender system using optimisation methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Построение гибридной рекомендательной системы новостей с применением методов оптимизации
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32456/1/diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 221,11 kB