Деревицкий Иван Владиславович Исследование и разработка алгоритмов рекомендательных систем на основе информационных моделей динамики пользовательского опыта в сетях предоставления услуг

brief description

Деревицкий Иван Владиславович Исследование и разработка алгоритмов рекомендательных систем на основе информационных моделей динамики пользовательского опыта в сетях предоставления услуг
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Деревицкий Иван Владиславович
СОДЕРЖАНИЕ

Реферат

Synopsis

Введение

ГЛАВА 1. Подходы к построению рекомендательных систем в сетях предоставления услуг

1.1 Интерпретируемые алгоритмы рекомендательных систем в сетях предоставления услуг

1.2 Контентные рекомендательные системы

1.3 Коллаборативные рекомендательные системы

1.4 Экспертные рекомендательные системы

1.5 Контекстные рекомендательные системы

Выводы к главе

ГЛАВА 2. Моделирование информационных процессов в сетях предоставления услуг для задач ранжирования рекомендаций

2.1 Информационная модель сетей предоставления услуг

2.1.1 Сущности и акторы информационной модели

2.1.2 Информационные процессы в СПУ

2.1.3 Мотивационная модель выбора пользователем ТПУ

2.2 Оптимизация удовлетворенности пользователей в сети предоставления услуг на основе формализма максимального потока

2.2.1 Основные понятия и определения

2.2.2 Прямые и обратные рекомендательные задачи в динамических сетях предоставления услуг

2.2.2.1 Задача ранжирования ТПУ

2.2.2.2 Задача рекомендации ТПУ в физическом пространстве на основе формализма максимального потока

2.2.2.3 Задача оптимального размещения ТПУ

2.3 Информационные процессы на основе пользовательского опыта

2.3.1 Формализация пользовательского опыта

5

2.3.2 Классификация пользовательского опыта

2.3.3 Модель генерации пользовательского опыта

2.3.4 Процедура усвоения пользовательского опыта

2.4 Метод и алгоритм ранжирования многопараметрических рекомендаций ТПУ на основе усвоения пользовательского опыта

2.4.1 Процедура усвоения для задачи ранжирования ТПУ

2.4.2 Метод ранжирования ТПУ в СПУ на основе максимизации совокупной удовлетворенности динамических сетей

Выводы к главе

ГЛАВА 3. Платформа динамических рекомендаций точек предоставления услуг

3.1 Компонент получения данных пользовательского опыта

3.2 Компонент предфильтрации данных

3.3 Компонент усвоения пользовательского опыта

3.4 Компонент рекомендации точек предоставления услуг

Выводы к главе

ГЛАВА 4. Результаты экспериментальных исследований эффективности подхода к решению прямой и обратной задач рекомендации ТПУ на предметных примерах

4.1 Экспериментальные исследования задачи ранжирования на примере рекомендации заведений общественного питания в Санкт-Петербурге

4.1.1 Данные о системе предоставления услуг общественного питания108

4.1.2 Сравнительный анализ эффективности предложенного подхода для задачи рекомендации предприятий общественного питания

4.1.3 Реализация сервиса рекомендации заведений общественного питания в Санкт-Петербурге на основе платформы рекомендации ТПУ

4.2 Экспериментальные исследования задачи ранжирования на примере рекомендации продуктов финансовой организации

4.2.1 Данные интернет-запросов клиентов финансовой организации

4.2.2 Сравнение эффективности предложенного подхода к рекомендации ТПУ с классическими алгоритмами

4.3 Экспериментальные исследования задачи ранжирования на примере банковских отделений

4.3.1 Данные о посещениях банковских отделений

4.3.2 Решение задачи ранжирования на примере посещения банковских отделений

4.4 Экспериментальные исследования обратной задачи ранжирования - эффективного размещения ТПУ на примере расположения уличных

дефибрилляторов

Выводы к главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Заключение

Публикации автора по теме диссертации