Standard

Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента. / Менькин, Александр Валерьевич.

в: Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии, Том 17, № 3, 2019, стр. 43-60.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

Harvard

Менькин, АВ 2019, 'Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента', Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии, Том. 17, № 3, стр. 43-60. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2019-17-3-43-60

APA

Менькин, А. В. (2019). Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента. Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии, 17(3), 43-60. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2019-17-3-43-60

Vancouver

Менькин АВ. Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента. Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2019;17(3):43-60. doi: 10.25205/1818-7900-2019-17-3-43-60

Author

Менькин, Александр Валерьевич. / Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента. в: Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2019 ; Том 17, № 3. стр. 43-60.

BibTeX

@article{84bc116dd3d64d98b71062e1b06293c4,
title = "Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента",
abstract = "Музыкальная рекомендательная система (МРС) помогает пользователям музыкальных стриминговых сервисов находить интересующий их музыкальный контент. Разреженность пользовательских оценок – однаиз главных проблем исследования МРС. Она вызвана тем, что пользователь оценивает лишь малую долю объектов музыкального каталога. В результате МРС часто не обладает достаточным набором данных для составления рекомендаций.В статье предложен подход для решения проблемы разреженности пользовательских оценок на основе использования оценок связанных объектов. Описана гибридная МРС, использующая как нормализованные пользовательские оценки треков, альбомов, артистов, жанров, так и информацию о связях между объектами разных типов. Произведена оценка эффективности разработанной МРС, а также произведен сравнительный анализ предложенного подхода с коллаборативным методом предсказания пользовательских предпочтений",
author = "Менькин, {Александр Валерьевич}",
note = "Менькин А.В. Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. - 2019. - Т. 17. - №3. - C. 43–60",
year = "2019",
doi = "10.25205/1818-7900-2019-17-3-43-60",
language = "русский",
volume = "17",
pages = "43--60",
journal = "Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии",
issn = "1818-7900",
publisher = "ИПЦ НГУ",
number = "3",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента

AU - Менькин, Александр Валерьевич

N1 - Менькин А.В. Разработка музыкальной рекомендательной системы на основе обработки метаданных контента // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. - 2019. - Т. 17. - №3. - C. 43–60

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - Музыкальная рекомендательная система (МРС) помогает пользователям музыкальных стриминговых сервисов находить интересующий их музыкальный контент. Разреженность пользовательских оценок – однаиз главных проблем исследования МРС. Она вызвана тем, что пользователь оценивает лишь малую долю объектов музыкального каталога. В результате МРС часто не обладает достаточным набором данных для составления рекомендаций.В статье предложен подход для решения проблемы разреженности пользовательских оценок на основе использования оценок связанных объектов. Описана гибридная МРС, использующая как нормализованные пользовательские оценки треков, альбомов, артистов, жанров, так и информацию о связях между объектами разных типов. Произведена оценка эффективности разработанной МРС, а также произведен сравнительный анализ предложенного подхода с коллаборативным методом предсказания пользовательских предпочтений

AB - Музыкальная рекомендательная система (МРС) помогает пользователям музыкальных стриминговых сервисов находить интересующий их музыкальный контент. Разреженность пользовательских оценок – однаиз главных проблем исследования МРС. Она вызвана тем, что пользователь оценивает лишь малую долю объектов музыкального каталога. В результате МРС часто не обладает достаточным набором данных для составления рекомендаций.В статье предложен подход для решения проблемы разреженности пользовательских оценок на основе использования оценок связанных объектов. Описана гибридная МРС, использующая как нормализованные пользовательские оценки треков, альбомов, артистов, жанров, так и информацию о связях между объектами разных типов. Произведена оценка эффективности разработанной МРС, а также произведен сравнительный анализ предложенного подхода с коллаборативным методом предсказания пользовательских предпочтений

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41570980

U2 - 10.25205/1818-7900-2019-17-3-43-60

DO - 10.25205/1818-7900-2019-17-3-43-60

M3 - статья

VL - 17

SP - 43

EP - 60

JO - Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии

JF - Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии

SN - 1818-7900

IS - 3

ER -

ID: 22367172