Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634699)
Контекстум
.
Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics  / №5 2013

МЕТОДЫ УСКОРЕНИЯ РАБОТЫ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ВЫСОКОНАГРУЖЕННЫХ ВЕБ-САЙТОВ (150,00 руб.)

0   0
Первый авторНовиков
Страниц6
ID436996
АннотацияРекомендательные системы помогают пользователям веб-сайтов находить интересующую их информацию путем персонализации содержимого страниц. Персонализация — это процесс сбора, хранения, анализа информации о пользователях и изменения веб-сайта таким образом, что каждому посетителю выдается информация, в которой он наиболее заинтересован в данный момент времени.
Новиков, О.В. МЕТОДЫ УСКОРЕНИЯ РАБОТЫ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ВЫСОКОНАГРУЖЕННЫХ ВЕБ-САЙТОВ / О.В. Новиков // Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics .— 2013 .— №5 .— С. 29-34 .— URL: https://rucont.ru/efd/436996 (дата обращения: 24.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Инструментальные средства Сетевые технологии ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА № 5 (47) 2013 О. В. Новиков, аспирант НИУ ВШЭ, г. Москва Методы ускорения работы рекомендательных систем для высоконагруженных веб-сайтов Рекомендательные системы помогают пользователям веб-сайтов находить интересующую их информацию путем персонализации содержимого страниц. <...> Персонализация — это процесс сбора, хранения, анализа информации о пользователях и изменения веб-сайта таким образом, что каждому посетителю выдается информация, в которой он наиболее заинтересован в данный момент времени. введение две группы: способы, основанные на правилах и на фильтрации. <...> Такой подход позволяет веб-мастеру заС давать набор правил, определяющих логику рекомендаций. <...> Указанный тип рекомендаций представляет собой гибкий инструмент для настройки маркетинговых кампаний и может применяться для перекрестных продаж. <...> Данный тип рекомендаций может быть совмещен c подходами на основе фильтрации. <...> Рекомендации, использующие фильтрацию, анализируют мета-данные о пользователе для выделения наиболее интересного для него контента. <...> Можно выделить следующие типы фильтрации: • по группам; • по контенту; • коллаборативная фильтрация. <...> В случае с фильтрацией по группам пользователи или страницы делятся на группы, каждой из которых соответствует определенная версия содержимого сайта. <...> ПользоИнструментальные средства Сетевые технологии уществует множество различных способов персонализации веб-сайтов, среди которых можно выделить вателей можно разделять на классы по разным признакам — география, источник, время и частота посещений и т. д. <...> При этом информация, предоставляемая сайтом, будет ориентирована именно на пользователей конкретного класса. <...> Например, можно отфильтровывать новости из конкретного города, посетителям, пришедшим из социальных сетей, предлагать авторизацию с их помощью; новых пользователей знакомить с основными возможностями <...>