Fuzzy model for recommender systems

Abstract

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.