Введение
ГЛАВА 1. Алгоритмы построения рекомендательных системы и их приложения 7
1.1 Что такое рекомендательные системы 7
1.2 Основные алгоритмы рекомендательных систем 8
1.3 Проблемы масштабируемости 12
1.4 Проблемы «холодного старта» 15
1.5 Некоторые известные рекомендательные системы 18
1.6 Замечания об оценивание качества рекомендательных систем 21
1.7 Основная идея разработанного подхода 22
Выводы по главе 1 24
ГЛАВА 2. Графовые модели пространства предпочтений и реализация алгоритма поиска 25
2.1. Основные понятия навигации в пространствах с расстоянием и топологией 25
2.2. Модель пространства предпочтений и постановка задачи
2.2.1 Графовая модель пространства предпочтений с полностью неизвестной матрицей предпочтений («холодный старт»). 31
2.2.2 Графовая модель пространства сервисов с полностью известной матрицей предпочтений. 34
2.2.3 Графовая модель пространства предпочтений с частично известной матрицей предпочтений
2.3. Алгоритм поиска максимальных элементов на графе предпочтений 38
2.4. Параллельная реализация поиска максимальных элементов на графе предпочтений 43
Выводы по главе 2 50
ГЛАВА 3. Алгоритмы поиска максимально релевантных элементов на графах 52
3.1. Метрическое отношение релевантности и его свойства 52
3.2. Постановка задачи поиска максимально релевантных элементов 53
3.3. Решение задачи релевантности методом локальной дискретной оптимизации со случайным поиском на графах 56
3.4. Построение функции внутреннего расстояния, индуцированного отношением релевантности 58
3.5. Численные эксперименты, по анализу работы системы релевантного выбора 63
Выводы по Главе 3 67
ГЛАВА 4. Приложения разработанных алгоритмов в рекомендательных системах
4.1 Самообучающийся интеллектуальный пульт управления телевизионным приемником SmartTV 68
4.4 Защита IP подсетей от несанкционированного доступа и DDoS атак методом псевдослучайной смены сетевых адресов . 80
Выводы по главе 4 83
Заключение 84
Список литературы 85
