Առաջարկման համակարգեր

Առաջարկման համակարգեր (անգլ.՝ Recommender system), ծրագրեր, որոնք փորձում են կանխագուշակել թե ինչպիսի օբյեկտներ (ֆիլմեր, երգեր, գրքեր, լուրեր, վեբ-կայքեր) հետաքրքիր կլինեն օգտատիրոջը, ունենալով որոշակի ինֆորմացիա օգտատիրոջ էջի (պրոֆիլի) մասին։


== Առաջարկների համակարգերի ստեղծման երկու հիմնական մարտավարություններ ==
Առաջարկման համակարգերի ստեղծման երկու հիմնական մարտավարություններն են հիմնային բովանդակության ֆիլտրացիան և կոլլաբորատիվ ֆիլտրացիան։ Հիմնային բովանդակության վրա ֆիլտրացիայի ընթացքում ստեղծվում է օգտատիրոջ և օբյեկտների պրոֆիլ։ Օգտատերերի պրոֆիլները կարող են իրենց մեջ ներառել ժողովրդագրական տեղեկություն կամ պատասխաններ որոշակի հարցերի շարքի շուրջ, իսկ օբյեկտների պրոֆիլը կարող է ներառել ժանրերի, դերասանների անունների, կատարողների անունների և այլ որոշիչ տեղեկություն կախված օբյեկտի տեսակից։ Օրինակ Music Genome Project-ում երաժշտական փորձագետը գնահատում է ամեն կոմպոզիցիան հարյուրավոր տարբեր երաժշտական բնութագրիչներով, որոնք կարող են վերաբերվել օգտատիրոջ եչաժշտական նախընտրություններին։ Կոլլաբորատիվ ֆիլտրացիայի ընթացքում օգտագործվում են տեղեկություններ օգտատիրոջ «վարքի» վերաբերյալ անցյալում. օրինակ՝ տեղեկություններ գնումների և գնահատականների վերաբերյալ։ Այդ դեպքում նշանակություն չունի թե ինչ տեսակի օբյեկտների հետ են աշխատանքներ տարվում, սակայն այդ դեպքում կարող են հաշվի առնվել ոչ ակնհայտ բնութագրիչներ, որոնք դժվար կլիներ հաշվի առնել պրոֆիլների ստեղծման փուլում։ Առաջարկման համակարգերի այդ տեսակի հիմնական խնդիրը «սառը մեկնարկն» է, որը վերաբերվում է օգտատերերի և օբյեկտների համակարգերի ոչ վաղուց հայտնված տվյալների բացակայությանը։


=== Տվյալների հավաքագրումը ակնհայտ և ոչ ակնհայտ մեթոդներով ===


==== Ակնհայտ մեթոդներ ====
Առաջարկման համակարգերի աշխատանքի գործընթացքում հավաքագրվում են տվյալներ օգտատերերի մասին, օգտագործվելով ոչ ակնհայտ և ակնհայտ մեթոդներ։
Ակնհայտ տվյալնների հավաքագրման օրինակներ.

Հարցում օգտատիրոջից օբյեկտի գնահատականի շուրջ տարբերակված սանդղակով,
Հարցում օգտատիրոջից օբյեկտների խմբի վարկանիշի մասին լավագույնի և վատագույնի վերաբերյալ,
Հարցում օգտատիրոջը թե երկու օբյեկտներից, որն է ավելի լավը,
Առաջարկ օգտատիրոջը օբյեկտների ցանկի վերաբերյալ, որը որ նա անձամբ նախընտրում է։


==== Ոչ ակնհայտ մեթոդներ ====
Ոչ ակնհայտ տվյալների հավաքագրման օրինակներ.

Հետազոտություն այն բանի շուրջ, թե ինչերի է հետևում օգտատերը ինտերնետ-խանութներում կամ այլ տեսակի տվյալների բազայում,
Նշումների կատարում օգտատիրոջ առցանց վարքի վերաբերյալ,
Օգտատիրոջ համակարգչի պարունակության շուրջ հետազոտություն։


== Կանխողական դիզայն ==
Կանխողական դիզայնը բանացանցի (անգլ.՝ Internet of things), օգտատիրոջ փորձի դիզայնի և մեքենայական ուսուցման համադրումն է։ Կանխողական դիզայնը տարվերվում է պայմանական դիզայից նրանով, որ իր նպատակը գործընթացի պարզեցման և դժվարության նվազեցումն է օգտատերերի անուններից որոշումներ կատարելու միջոցով։ Կանխողական դիզայնի տարատեսակ մակարդակները օգտագործող ընկերություններից են Amazon և Netflix ընկերությունները, որոնց առաջարկման համակարգերի համար որպես աղբյուր են ծառայում այն ապրանքները, որոնք հիմնված են օգտատիրոջ անցյալում ցուցաբերած «վարքագծի» հիման վրա։ Բացի վերոնշյալ ընկերություններից հայտնի է նաև Peapod հեռախոսային ծրագիրը, որը թույլ է տալիս օգտատիրոջը լրացնել գնումների ցանկը նախորդ պատվերների հիման վրա, ինչպես նաև Nest ջերմաչափը, որը կանխագուշակում է լավագույն սենյակային ջերմաստիճանը հիմնված օգտատիրոջ մուտքագրման և օրվա ժամանակի վրա։


== Կիրառություններ ==
Առաջարկման համակարգերը համեմատում են միատեսակ տվյալնները տարբեր մարդկանցից և հավաքագրում են ցուցակ կոնկրետ օգտատերերի համար։ Իրենց առևտրական և ոչ առևտրական գործողությունները ներառվում են կոլլաբորատիվ ֆիլտրացիայի հոդվածի մեջ։ Առաջարկման համակարգերի հաշվման համար օգտագործվում է հետաքրքրությունների գրաֆը։ Առաջարկման համակարգերը հարմարավետ այլընտրանք են որոնողական ալգորիթմների համար, քանի որ թույլ են տալիս գտնել օբյեկտներ, որոնք կարող են ի հայտ գալ ամենավերջում։ Հետաքրքրական է, որ առաջարկման համակարգերը հաճախ օգտագործում են որոնողական մեքենաները ոչ սովորական տվյալների ինդեքսավորման համար։


== Ծանոթագրություններ ==


== Գրականություն ==
ԳրքերMelville P., Mooney R., Nagarajan R. Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations(անգլ.) // University of Texas, USA : Материалы конф. / AAAI-02, Austin, TX, USA, 2002. — 2002. — С. 187-192.
Жернакова О. Системы рекомендаций и поиска видеоконтента // Телемультимедиа, 2012.
Nadim Hossain։ «Why the Interest Graph Is a Marketer’s Best Friend» (անգլերեն)։ Mashable։ Վերցված է 7.12.2013 
Bharat Bhasker, K. Srikumar (2010)։ Recommender Systems in E-Commerce։ CUP։ ISBN 978-0-07-068067-8։ Արխիվացված է օրիգինալից 2010-09-01-ին 
Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira և այլք:, eds. (2011)։ Recommender Systems Handbook։ ISBN 978-0-387-85819-7  
Bracha Shapira, Lior Rokach (June 2012)։ Building Effective Recommender Systems։ ISBN 978-1-4419-0047-0։ Արխիվացված է օրիգինալից 2014-05-01-ին 
Dietmar Jannach, Markus Zanker, Alexander Felfernig, Gerhard Friedrich (2010)։ Recommender Systems:An Introduction։ CUP։ ISBN 978-0-521-49336-9։ Արխիվացված է օրիգինալից 2015-08-31-ին 
Franganillo, J. (2018). "El funware en los sitios de recomendación social: características, claves e inconvenientes". En: Anuario ThinkEPI: análisis de tendencias en información y documentación, vol. 12, p. 242-250.
Ricci, F.; Rokach, L.; Shapira, B. (2011), Introduction to Recommender Systems Handbook, Recommender Systems Handbook, Springer, 2011, pp. 1–35
Quatse, Jesse and Najmi, Amir (2007) "Empirical Bayesian Targeting," Proceedings, WORLDCOMP'07, World Congress in Computer Science, Computer Engineering, and Applied Computing.
Adomavicius, G.; Tuzhilin, A. (June 2005), "Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6): 734–749, doi:10.1109/TKDE.2005.99, Gaban ISSN 1041-4347, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1070611.1070751 .
Parsons, J.; Ralph, P.; Gallagher, K. (July 2004), Using viewing time to infer user preference in recommender systems., AAAI Workshop in Semantic Web Personalization, San José, California .
Herlocker, J. L.; Konstan, J. A.; Terveen, L. G.; Riedl, J. T. (January 2004), "Evaluating collaborative filtering recommender systems", ACM Trans. Inf. Syst., 22(1): 5–53, doi:10.1145/963770.963772, ISSN 1046-8188, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=963772 .
Montaner M.; López B; de la Rosa J. Ll; (2003) "A Taxonomy of Recommender Agents on the Internet", ISSN 0269-2821, Artificial Intelligence Review, Vol.19 pp: 285-330, June 2003, Kluwer Academic Publishers, http://www.springerlink.com/content/kk844421t5466k35/(չաշխատող հղում)
Sarwar, B.; Karypis, G.; Konstan, J.; Riedl, J. (2000), Application of Dimensionality Reduction in Recommender System A Case Study, http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/node/122.Գիտական հոդվածներPrem Melville, Raymond J. Mooney, and Ramadass Nagarajan. (2002) Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations.  Proceedings of the Eighteenth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2002), pp. 187–192, Edmonton, Canada, July 2002.
Frank	Meyer. (2012), Recommender systems in industrial contexts. ArXiv e-prints.
Bouneffouf, Djallel (2012), «Following the User's Interests in Mobile Context-Aware Recommender Systems: The Hybrid-e-greedy Algorithm», Proceedings of the 2012 26th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops, Lecture Notes in Computer Science, IEEE Computer Society, pp. 657–662, ISBN 978-0-7695-4652-0, արխիվացված  օրիգինալից 2014-05-14-ին, https://web.archive.org/web/20140514042848/http://www-inf.int-evry.fr/~bounef_d/index_fichiers/Hybrid-e-greedy%20for%20Mobile%20Context-aware%20Recommender%20System.pdf, վերցված է 2019-01-08 .
Bouneffouf, Djallel (2013), DRARS, A Dynamic Risk-Aware Recommender System (Ph.D.), Institut National des Télécommunications, http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01026136/fr/ .


== Արտաքին հղումներ ==
Գրականություն առաջարկման համակարգերի վերաբերյալ (գերմաներեն)
Robert M. Bell, Jim Bennett, Yehuda Koren & Chris Volinsky (May 2009)։ «Մեկ միլիոն դոլար ծրագրավորման մրցանակ»։ IEEE Spectrum։ Արխիվացված է օրիգինալից 2009-05-11-ին։ Վերցված է 2018-12-10 
Hangartner, Rick, "Ի՞նչ է առաջարկման արդյունաբերույթունը", MSearchGroove, դեկտեմբերի 17, 2007.
ACM-ի կոնֆերանսը առաջարկման համակարգերի շուրջ
Recsys խումբը Միլանի պոլիտեխնիկում
Տվյալների գիտություն։ Տվյալների ներըմբռնում MIT-ից (առաջարկման համակարգեր)