ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING BASED  ON NLP TECHNIQUES

Володимир Ковенко; Ілона Богач; Мария Барабан

doi:10.31649/1999-9941-2021-51-2-17-22

Автор(и)

Володимир Ковенко Вінницький національний технічний університет
Ілона Богач Вінницький національний технічний університет
Мария Барабан Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1999-9941-2021-51-2-17-22

Ключові слова:

NLP підходи, Word2Vec, CountVectorizier, косинусна схожість, ембеддинги, система основана на каталозі, рекомендації основанні на каталозі, рекомендації основані на користувачах

Анотація

У цій роботі представлено алгоритм для вирішення проблеми рекомендацій на основі каталога. Показано використання Word2Vec ембеддінгів, представленных Google.

Біографії авторів

Володимир Ковенко , Вінницький національний технічний університет

студент кафедри Автоматизації та інтелектуальних інформаційних технологій

Ілона Богач, Вінницький національний технічний університет

кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри Автоматизації та інтелектуальних інформаційних технологій

Мария Барабан, Вінницький національний технічний університет

кандидат технічних наук, доцент кафедри Автоматизації та інтелектуальних інформаційних технологій

Посилання

Content-Based Recommendation System [Electronic resource]. URL: https://www.researchgate.net/publication/236895069_Content-Based_Recommendation_Systems − Title from the screen.

Recommendation Systems : User-based Collaborative Filtering using N Nearest Neighbors. [Electronic resource]. URL: https://medium.com/sfu-big-data/recommendation-systems-user-based-collaborative-filtering-using-n-nearest-neighbors-bf7361dc24e0 − Title from the screen.

10+ Examples for Using CountVectorizer [Electronic resource]. URL: https://kavita-ganesan.com/how-to-use-countvectorizer/#.XlF2wHUzaV4 − Title from the screen.

Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality [Electronic resource]. URL: https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf − Title from the screen.

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding [Electronic re-source]. URL: https://arxiv.org/abs/1810.04805 − Title from the screen.