Machine Learning as a method of adapting offers to the clients
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
5
spoza listy
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Uczenie maszynowe jako metoda dostosowywania ofert do klientów
|
| Autorzy: | Bielecki Jacek, Ceglarski Oskar, Skublewska-Paszkowska Maria |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2019 |
| Wersja dokumentu: | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Wolumen/Tom: | 13 |
| Strony: | 267 - 271 |
| Bazy: | BazTech |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 30 grudnia 2019 |
| Abstrakty: | angielski | polski |
| Recommendation systems are class of information filter applications whose main goal is to provide personalized recommendations. The main goal of the research was to compare two ways of creating personalized recommendations. The recommendation system was built on the basis of a content-based cognitive filtering method and on the basis of a collaborative filtering method based on user ratings. The conclusions of the research show the advantages and disadvantages of both methods. | |
| Systemy rekomendacji to aplikacje filtrujące dane, których głównym zadaniem jest dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji produktów. Celem badań było dokonanie analizy i porównania dwóch metod uczenia maszynowego wykorzystywanych dogenerowania rekomendacji. System rekomendacji zbudowano na podstawie metody filtrowania kognitywnego opartej o treści oraz na podstawie metody filtrowania kolaboratywnego opartej o oceny użytkowników. Wnioski z przeprowadzonych badań pokazują wady i zalety obu metod. |
