Рекомендаційні системи: моделі, виклики та можливості
DOI:
https://doi.org/10.15276/hait.06.2023.20Ключові слова:
Рекомендаційна система, машинне навчання, нейронні мережі, глибоке навчання, класифікація, система фільтрації інформації, інформаційна системаАнотація
Метою даного дослідження є надання повного огляду останніх розробок у сфері рекомендаційних систем. Для того, щоб представити огляд поточного стану справ у цьому секторі та висвітлити останні події в розробці рекомендаційних систем, були проаналізовані наукові роботи, які були доступні в цій галузі. Було визначено місце рекомендаційних систем в сучасному світі, висвітлена їх актуальність та роль у повсякденному житті людей в сучасному інформаційному середовищі. Розглянуті переваги рекомендаційних систем та їх основні властивості. З метою формального визначення поняття рекомендаційних систем було надано загальну схему роботи рекомендаційних систем та здійснено формальну постановку завдання. Проведений огляд різних видів рекомендаційних систем. Було визначено, що персоналізовані рекомендаційні системи можна розділити на системи, засновані на фільтрації вмісту, системи, засновані на колаборативній фільтрації та гібридні рекомендаційні системи. Для кожного типу систем було надано їх визначення та розглянуті останні актуальні наукові роботи, присвячені тому чи іншому типу рекомендаційних систем. Окремо розглянуті виклики, з якими стикаються сучасні рекомендаційні системи. Визначено, що до таких викликів відноситься питання робастносі рекомендаційних систем (здатності системи протистояти різним атакам), питання зміщення даних (сукупність різних факторів даних, які призводять до зниження ефективності рекомендаційної системи), а також питання справедливості, яке пов'язано з дискримінацією користувачів рекомендаційних систем. Загалом, це дослідження не тільки дає вичерпне пояснення рекомендаційних систем, але й надає інформацію значній кількості науковців, які цікавляться рекомендаційними системами. Ця мета досягнута шляхом проведення аналізу широкого спектру технологій і тенденцій у сфері послуг, які є сферами, де використовуються рекомендаційні системи.