Алгоритм индексации объектов рекомендательной системы

Раздел находится в стадии актуализации

Предпочтения пользователей системы электронной коммерции прогнозируют специальные рекомендательные алгоритмы, что облегчает принятие решения в выборе предлагаемого продукта. В основе системы электронной коммерции лежит вычислительная система, в которой принципы хранения информации не всегда согласованы с работой рекомендательных алгоритмов. В работе предложен алгоритм создания суррогатного ключа для индексации объектов рекомендательной системы с целью ускорения процесса выборки данных за счет уменьшения числа обращений к носителю информации и сокращения времени выполнения запроса. Ключ обеспечивает ранжирование продуктов на основе пользовательских предпочтений, что делает возможным последовательный доступ к данным и ускорение процесса загрузки самых востребованных товаров. Рассмотрены различные рекомендательные алгоритмы, которые работают со значительными объемами данных. Основными критериями выбора метода для построения суррогатного индекса являются его производительность и способность работать с множеством альтернатив и большим количеством показателей. Для ранжирования объектов рекомендации предложено использовать один из методов многокритериального принятия решений – TOPSIS.
Чипчагов Михаил Сергеевич
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, 125993, г. Москва, Ленинградский пр-т, 49
Кублик Евгений Ильич
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, 125993, г. Москва, Ленинградский пр-т, 49
Попов Владимир Александрович
Военная академия ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого, Россия, 143900, Московская обл., г. Балашиха, ул. Карбышева, 8

124498, г. Москва, г. Зеленоград, площадь Шокина, дом 1, МИЭТ, ауд. 7231

+7 (499) 734-62-05
magazine@miee.ru