Використання технології рекомендаційних систем для аналізу текстового контенту
Abstract
У сучасному інформаційному суспільстві текстовий контент відіграє ключову роль у комунікації, освіті та бізнесі. За статистикою, щодня у світі створюється понад 2,5 квінтильйони байтів даних, значна частина яких – текстова інформація. Це створює нові виклики для користувачів у виборі та сприйнятті релевантного контенту. Для ефективного управління цим контентом та покращення користувацького досвіду все частіше застосовуються технології рекомендаційних систем.
Рекомендаційна система – це інтелектуальна система, здатна на основі інформації про користувачів і предметів рекомендувати предмети, що підходять користувачам.
References
Експертні та рекомендаційні системи: навч. посіб. для здобувачів вищої освіти спеціальностей 122 «Комп’ютерні науки», 125 «Кібербезпека», 113 «Прикладна математика» / Т. В. Нескородєва, Є. Є. Федоров, Т. В. Січко, А. Р. Нескородєва. Вінниця: ДонНУ імені Василя Стуса, 2023. 224 с.
Ржеуський А. Рекомендаційна система інформаційного обслуговування користувачів бібліотек. Матеріали Ⅴ науково-технічної конференції «Інформаційні моделі, системи та технології» (1–2 лютого 2018 р.). Тернопіль: ТНТУ, 2018. С. 37.
Субботін С. О. Нейронні мережі: теорія та практика: навч. посіб. Житомир: Вид. О. О. Євенок, 2020. 184 с.
Верес О., Левус Я. Рекомендаційна система планування дозвілля в умовах карантину. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Інформаційні системи та мережі. 2022. № 11. С. 127–144.
Мелешко Є. В. Дослідження методів побудови рекомендаційних систем в мережі Інтернет. Збірник наукових праць «Системи управління, навігації та зв’язку». Вип. 1(47). Полтава: ПНТУ ім. Ю. Кондратюка. 2018. С. 131–136.
