Model for Data Objects Selection by Search Image for Intelligent Recommender Systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The research is conducted to develop and analyze an object filtering model for intelligent recommender systems. The main objective is to solve the problem of orientation in the vast amounts of information accumulated by mankind. The aim of the research is to create an effective tool for systematization and knowledge management, which in turn contributes to the optimization of decision-making processes and interaction with data. The paper focuses on the research and development of an object filtering model for intelligent recommender systems. Within the methodology and research area, the developed model is described in detail and the theoretical and practical aspects of the methodology are analyzed. In this paper, a variant of the problem statement of the research and development of an object filtering model for intelligent recommender systems is presented. In addition, the paper deconstructs the second stage of this problem, emphasizing its importance in the context of achieving system performance. The results of the study are analyzed in detail, highlighting the key points and features of the proposed model. The scope of the study is reviewed, detailing the prospects of applying the results in scientific and practical applications, providing the reader with a deeper understanding of the potential of the proposed model. The object filtering model has a high potential of usefulness for business and manufacturing. This work will be useful for developers and researchers of recommender systems in which users rarely or never interact with the same object.

About the authors

Konstantin S. Nikolaev

National Research University “Moscow Institute of Electronic Technology (MIET)”

Author for correspondence.
Email: knpreacher@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-0563-4498
SPIN-code: 6011-5848

assistant, Institute of System and Software Engineering and Information Technologies (SPINTekh Institute), graduate student

Russian Federation, Moscow

Larisa G. Gagarina

National Research University “Moscow Institute of Electronic Technology (MIET)”

Email: gagar@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-2371-9045

Dr. Sci. (Eng.), Professor, Director, Institute of System and Software Engineering and Information Technologies (SPINTekh Institute), Professor

Russian Federation, Moscow

References

  1. Deepjyoti R., Mala D. A systematic review and research perspective on recommender systems. Journal of Big Data. 2022. Vol. 9. Art. 59.
  2. Singh P.K. et al. Recommender systems: an overview, research trends, and future directions. International Journal of Business and Systems Research. 2021. Vol. 15. No. 1. Pp. 14–52.
  3. Zhang Q., Lu J., Jin Y. Artificial intelligence in recommender systems. Complex & Intelligent Systems. Vol. 7. Pp. 439–457.
  4. Gagarina L.G., Bolotin Yu.S., Bolotina E.S. Research and development of filtering techniques for a recommendation system. Proceedings of Tula State University. 2023. No. 1. Pp. 387–390. (In Rus.)
  5. Zharova M.A., Tsurkov V.I. Neural network approaches for recommendation systems. Proceedings of the Russian Academy of Sciences. Theory and control systems. 2023. No. 6. Pp. 150–165. (In Rus.)
  6. Kosheleva D.D., Davydov I.I. Machine learning in recommendation systems. Actual Issues of Fundamental and Applied Scientific Research. 2023. No. 1. Pp. 82–87. (In Rus.)
  7. Kruglik A.S., Lakman I.A. Hybrid approach of content-enhanced collaborative filtering in the field of recommendation systems. Information technology. 2020. Vol. 26. No. 9. Pp. 523–528. (In Rus.)
  8. Nikolaev K.S. Research and development of a model and algorithm for obtaining a search image for intelligent recommendation systems. Prospects of Science. 2023. No. 11 (170). P. 41. (In Rus.)
  9. Nikolaev K.S. Research and development of an object filtering model for intelligent recommendation systems. Systems of Computer Mathematics and Their Applications. 2023. No. 24. Pp. 171–175. (In Rus.). EDN: DXGFTW.
  10. Obolensky D.M., Shevchenko D.I. Review of modern methods of building recommendation systems based on collaborative filtering. In: World of computer technologies. Collection articles of the All-Russian scientific and technical conference of students, graduate students and young scientists, Sevastopol, April 6–10, 2020. E.N. Mashchenko (scien. ed.). Sevastopol: SevGU, 2020. Pp. 97–102.
  11. Pisareva A.I., Petrov V.Yu. Recommendation systems as a tool for automating business processes. Colloquium Journal. 2020. No. 15-1. Pp. 36–39. (In Rus.)
  12. Chipchagov M.S., Kublik E.I., Popov V.A. The algorithm of indexing the objects of the recommendation system. Izvestia of Higher Educational Institutions. Electronics. 2023. No. 2. Pp. 252–260. (In Rus.)
  13. Chumakova M.S., Vtornikova Yu.V., Matrokhin N.A. et al. Interdisciplinary problems of human-machine interface. Moscow: OntoPrint, 2023. Pp. 132–138.
  14. Yakunin M.A. Research of approaches towards the construction of a universal recommendation system based on information search with elements of machine learning. In: Actual problems of modern science. Collection articles of the scientific and technical conference. Penza: Scientific and Education, 2018. Pp. 256–265.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Illustration of neural network model layers

Download (96KB)
3. Fig. 2. Visual representation of object space for 3 dimensions

Download (73KB)
4. Fig. 3. Illustration of distances of normalized objects

Download (106KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».