{"title":"基于图书馆借阅数据的混合式推荐系统的构建方法","authors":"А.А. Князева, О.С. Колобов, И.Ю. Турчановский","doi":"10.25743/ict.2019.73.66.014","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В статье рассмотрены гибридные рекомендательные системы с точки зрения их применимости для использования в библиотеке университета. Приведены предложения по решению проблемы холодного старта при использовании методов коллаборативной фильтрации. В работе были использованы данные о выполненных заказах литературы в 2014-2015 гг. в Научно-технической библиотеке ТПУ.\n The methods of hybrid recommenders in terms of their applicability for using in an university library are considered in the paper. Suggestions are given for solving the problem of cold start when using collaborative filtering. The book loan data during 2014-2016 in Scientific and tech- nical library of TPU were used in work.","PeriodicalId":438052,"journal":{"name":"XVII Российская конференция “Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные”","volume":"91 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-12-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"WAYS TO BUILD A HYBRID RECOMMENDATION SYSTEM BASED ON LIBRARY LOAN DATA\",\"authors\":\"А.А. Князева, О.С. Колобов, И.Ю. Турчановский\",\"doi\":\"10.25743/ict.2019.73.66.014\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"В статье рассмотрены гибридные рекомендательные системы с точки зрения их применимости для использования в библиотеке университета. Приведены предложения по решению проблемы холодного старта при использовании методов коллаборативной фильтрации. В работе были использованы данные о выполненных заказах литературы в 2014-2015 гг. в Научно-технической библиотеке ТПУ.\\n The methods of hybrid recommenders in terms of their applicability for using in an university library are considered in the paper. Suggestions are given for solving the problem of cold start when using collaborative filtering. The book loan data during 2014-2016 in Scientific and tech- nical library of TPU were used in work.\",\"PeriodicalId\":438052,\"journal\":{\"name\":\"XVII Российская конференция “Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные”\",\"volume\":\"91 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-12-25\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"XVII Российская конференция “Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные”\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.25743/ict.2019.73.66.014\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"XVII Российская конференция “Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные”","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25743/ict.2019.73.66.014","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
WAYS TO BUILD A HYBRID RECOMMENDATION SYSTEM BASED ON LIBRARY LOAN DATA
В статье рассмотрены гибридные рекомендательные системы с точки зрения их применимости для использования в библиотеке университета. Приведены предложения по решению проблемы холодного старта при использовании методов коллаборативной фильтрации. В работе были использованы данные о выполненных заказах литературы в 2014-2015 гг. в Научно-технической библиотеке ТПУ.
The methods of hybrid recommenders in terms of their applicability for using in an university library are considered in the paper. Suggestions are given for solving the problem of cold start when using collaborative filtering. The book loan data during 2014-2016 in Scientific and tech- nical library of TPU were used in work.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
