Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Author: search.filters.author.Stekh, Y.Subject: search.filters.subject.data mining

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Fuzzy model for recommender systems
    (Видавництво Львівської політехніки, 2014) Stekh, Y.; Lobur, M.; Artsibasov, V.; Chystjak, V.
    The paper analyzes the current state of development and application of recommendation systems, models and methods of construction of recommendation systems. It is shown that the most widely used method came into collaborative filtering. The method of fuzzy clustering is developed, which improves the accuracy of predicting ratings of products. Проаналізовано поточний стан розробки та застосування рекомендаційних систем, моделей і методів побудови рекомендаційних систем. Показано, що найбільш широко використовується метод колаборативної фільтрації фільтрації. Розроблено метод нечіткої кластеризації, який підвищує точність прогнозування рейтингів продуктів.
  • Thumbnail Image
    Item
    Some methods in software development recommendation systems
    (Видавництво Львівської політехніки, 2013) Stekh, Y.; Artsibasov, V.
    This article analyzes the current state of the models and methods of building recommendation systems. The basic classes of problems that solve the recommendation system are highlighted. The features of the method collaborative filtering are shown. Developed a method for calculating the similarity coefficients, taking into account the sparseness of ratings vectors of goods and people. Проаналізовано сучасний стан моделей і методів побудови рекомендаційних систем. Виділено основні класи задач, які розв’язують рекомендаційні системи. Показано особливості застосування методу спільної фільтрації. Розроблено метод розрахунку коефіцієнтів подібності, який враховує розрідженість векторів рейтингів товарів і користувачів.