Полное описание

Фимин, А. А. Нейронные сети в рекомендательных системах / А. А. Фимин, А. М. Соменкова. - DOI 10.37882/2223-2966.2024.01.37. - Текст : непосредственный // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Естественные и технические науки : научно-практический журнал. - 2024. - N 1. - С. 142-145. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2223-2966.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.25	004.85
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети

Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- рекомендательные системы -- предпочтения пользователей -- фильтрация информации -- анализ данных -- глубокое обучение
Аннотация: На современном этапе общественного развития рекомендательные системы являются неотъемлемым элементом, обеспечивающим взаимодействие между пользователем и производителем информации. Такие системы тесно связаны с общественной жизнью и используются для различных целей, среди которых электронная коммерция, социальные сети, приложения для мобильных телефонов. В условиях глобального развития искусственного интеллекта, основанного на глубоком обучении нейронных сетей, возникает объективная необходимость анализа возможностей использования нейронных сетей в рекомендательных системах. Автор приходит к выводу о том, что, если сравнивать с традиционными моделями обучения рекомендательных систем, модели, в основу которых заложены нейронные сети и глубокое обучение, обеспечивают для рекомендательных систем гораздо большие возможности. Обусловлено это тем, что нейронные сети за счет возможностей глубокого анализа различных разрозненных данных, а также их способности обучаться на своих ошибках и совершенствоваться в процессе обучения, позволяют получать очень точные данные. Отсюда рекомендательные системы могут быть более адаптированы под потребности конкретного пользователя и позволят осуществлять подборку предпочтений даже в тех товарах, работах, услугах, которые ранее пользователь не заказывал или которыми не интересовался. Однако основной проблематикой в данной области является правильный выбор нейронной сети и технологии обучения, а также подбор набора данных, на которых будет осуществляться обучение соответствующей нейронной сети. Стихийный выбор нейронной сети для рекомендательной системы без учета вышеназванных параметров может привести к ошибкам при анализе данных нейронной сетью и ее дальнейшем обучении, и как следствие привести к неправильным рекомендациям для пользователей.
Доп. точки доступа:
Соменкова, А.М.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -642088-534919)

Шифр в сводном ЭК: cd8a8e83400e4eb3860aff887e2cbaec