title: Automatic analysis of feedback in recommender systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Прохорова Александра Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Силифонтова Наталья Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Silifontova Natalia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Хохлова Мария Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Khokhlova Mariia Vlаdimirovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2017-09-29T13:17:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2017-09-29T13:17:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 017212
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/7342
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В условиях увеличения роли Интернета в повседневной жизни, обучении, исследованиях, а также увеличения количества информации, доступной в сети, рекомендательные системы начинают играть всё большую роль. Чем больше данных имеется в нашем распоряжении, тем сложнее их обрабатывать и тем сложнее вычленить из этого потока информации те данные, которые действительно нужны. В связи с этим, в ситуации растущего информационного потока необходимость существования механизма, способного фильтровать данные из Интернета и увеличивать скорость обработки информации, становится неоспоримой.   Однако не всегда система может обеспечить пользователя хорошей рекомендацией, что может привести к тому, что пользователь перестанет верить системе или видеть в ней пользу и в конечном счёте компания может потерять клиента или получить негативные отзывы.   Целью данной работы является разработка механизма анализа отзывов, направленного на увеличение качества предоставляемых системой рекомендаций, а также на увеличение уровня доверия пользователей к системе.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Nowadays, in the situation of growing importance of the Internet in our casual life, education, research, and also in the situation of permanent increase of amount of information available in the Web, recommender systems start playing an outstanding role. The more data one has at his disposal, the more difficult it becomes to process it and extract from it that information which is really necessary. Recommender system is a technology which is rather helpful in the case of information filtering and also decision-making.   However, it is not always capable of providing a user with a proper recommendation due to some difficulties, and as a result a company using this engine can lose its client and even its reputation.   Thus, the aim of this research is to develop an automatic feedback analysis mechanism which could help to increase the quality of recommendations presented by a system and also augment the level of system trustworthiness.
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: анализ отзывов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: корпус текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: извлечение ключевых слов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: электронная коммерция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: персонализированные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рейтинг продукта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Recommender systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feedback analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text corpus
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: key-word extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: e-commerce
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: personalized systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: product rating
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic analysis of feedback in recommender systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматический анализ отзывов в рекомендательных системах
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Avtomaticheskij_analiz_otzyvov_v_rekomendatelnyx_sistemax.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/7342/1/Avtomaticheskij_analiz_otzyvov_v_rekomendatelnyx_sistemax.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 181,17 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Silifontova.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/7342/2/reviewSV_Otzyv_Silifontova.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 15,94 kB
resources.filename: reviewSV_st005025_Xoxlova_Mariya_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/7342/3/reviewSV_st005025_Xoxlova_Mariya_Vladimirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,54 kB
resources.filename: reviewSV_Silifontova_NA_mag_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/7342/6/reviewSV_Silifontova_NA_mag_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 670,51 kB