Графовая рекомендательная система для цифровой библиотеки

Исследования показывают, что рекомендации являются ценной услугой для пользователей цифровых библиотек [11]. Хотя большинство существующих рекомендательных систем используют для формирования рекомендаций либо контентный, либо коллаборативный подход, качество рекомендаций можно повысить путем объединения обоих подходов в гибридной системе. В статье представлены результаты тестирования графовой рекомендательной системы, которая естественным образом сочетает контентный и коллаборативный подходы. Поскольку рассматриваемая задача схожа с задачей поиска концептов, для использования ассоциаций высокой степени между книгами, пользователями, а также книгами и пользователями был применен алгоритм сети Хопфилда. Для оценки системы были проведены тестирование на отложенной выборке и предварительное тематическое тестирование. Результаты показали, что объединение контентного и коллаборативного подходов повысило как точность, так и полноту. Однако использование ассоциаций высокой степени не привело к значимому улучшению.