РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА С КОНТЕНТНОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ В ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ

Волин М.В., Вовк Л.П.

Волин Михаил Владимирович – магистрант

по направлению «Информационные системы и технологии»,

факультета «Транспортные и информационные технологии»;

Вовк Леонид Петрович – доктор технических наук, профессор,

кафедра «Математическое моделирование»,

Автомобильно-дорожный институт (филиал) федерального

государственного бюджетного образовательного учреждения высшего

образования «Донецкий национальный технический университет», г. Горловка

Аннотация: в статье рассматривается подход к созданию рекомендательной системы, основанной на контентной фильтрации. Описываются основные этапы построения профиля пользователя и оценки сходства объектов на основе их признаков. Система предлагается применять в электронной коммерции, где она обеспечивает персонализацию предложений товаров. Для полноты исследования проводится сравнение с альтернативным подходом – моделью коллаборативной фильтрации, широко используемой в e‑commerce. Приведен новый синтетический пример онлайн-магазина продуктов питания, иллюстрирующий работу системы рекомендаций. Описан практический эксперимент при помощи Python с использованием библиотеки pandas и sklearn. В заключение обсуждаются преимущества и недостатки обоих методов, а также перспективы их совмещения.

Ключевые слова: рекомендательная система; контентная фильтрация; коллаборативная фильтрация; электронная коммерция; продукты питания; Python.

RECOMMENDATION SYSTEM WITH CONTENT FILTERING IN E-COMMERCE

Volin M.V., Vovk L.P.

Volin Michael Vladimirovich – Master's student

SPECIALTY INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES,

FACULTY OF TRANSPORT AND INFORMATION TECHNOLOGIES;

Vovk Leonid Petrovich – Doctor of Technical Sciences, Professor,

DEPARTMENT OF MATHEMATICAL MODELING,

AUTOMOBILE AND ROAD INSTITUTE (BRANCH) OF THE FEDERAL STATE BUDGETARY EDUCATIONAL INSTITUTION OF HIGHER EDUCATION

DONETSK NATIONAL TECHNICAL UNIVERSITY,

GORLOVKA

Abstract: the article discusses an approach to creating a recommender system based on content filtering. The main stages of building a user profile and assessing the similarity of objects based on their attributes are described. The system is proposed for use in e-commerce, where it provides personalization of product offers. For the sake of completeness, a comparison is made with an alternative approach - the collaborative filtering model, widely used in e-commerce. A new synthetic example of an online grocery store is given, illustrating the operation of the recommender system. A practical experiment is described using Python with the pandas library and sklearn. In conclusion, the advantages and disadvantages of both methods are discussed, as well as the prospects for combining them.

Keywords: recommender system; content filtering; collaborative filtering; e-commerce; food; Python.

Список литературы / References

Тимофеев А.А. Механизмы работы рекомендательных систем и их применение // Материалы Всероссийской научной конференции «Социальный инженер – 2022». М., 2022. С. 7–13.
Соколов А.В., Сычев И.А., Соколова О.Л., Волкова Д.Б., Селетков И.П., Яшичев Д.Л., Ясницкий Л.Н. Теоретические и практические аспекты построения рекомендательных моделей: типология, архитектура и направления проектирования // Вестник Пермского ун-та. Математика. Механика. Информатика. 2024. № 3(66). С. 64–77.
Пименов В.И., Аникина Т.С., Пименов И.В. Алгоритмическое обеспечение рекомендательных систем в сфере электронной коммерции // Информационно-управляющие системы. 2023. № 1. С. 13–20.
Смирнов А.В., Шилов Н.Г., Пономарёв А.В., Кашевник А.М., Парфенов В.Г. Групповые контекстно-управляемые рекомендующие системы: архитектура и модели // Интеллектуальные системы и технологии. Интеллект и принятие решений. 2013. № 3. С. 14–25.
Нефёдова Ю.С. Архитектура гибридной рекомендательной системы GEFEST (Generation–Expansion–Filtering–Sorting–Truncation) // Системы и средства информатики. 2012. Т. 22. № 2. С. 176–196.

Ссылка для цитирования данной статьи

Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Волин М.В., Вовк Л.П. РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА С КОНТЕНТНОЙ ФИЛЬТРАЦИЕЙ В ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ // Вестник науки и образования №6 (161), 2025, C. {см. журнал}.