Рекомендующая система информационной поддержки принятия решений в области туризма. Часть 3

Рекомендующая система информационной поддержки принятия решений в области туризма. Часть 3

При предварительной контекстной фильтрации перед применением алгоритма формирования рекомендаций из исходной матрицы предпочтений пользователей отбрасываются оценки, которые не имеют отношения к текущему контексту. Например, если в качестве контекста в системе рекомендации достопримечательностей используются погодные условия, то при получении рекомендации в пасмурный день все оценки пользователей, полученные в солнечные дни, будут отброшены. Однако это усугубляет и без того важную проблему, присущую системам коллаборативной фильтрации, - проблему разреженности матрицы предпочтений. В конечном счете, основная задача, решаемая методами предварительной контекстной фильтрации, сводится к тому, чтобы учесть текущий контекст задачи, но при этом не допустить излишнего прореживания матрицы предпочтений.

В качестве основного метода учета контекста при формировании рекомендаций в создаваемой системе используется предварительная фильтрация, а именно метод обобщения контекста, в соответствии с которым при формировании рекомендаций рассматривается не только точное значение контекста, но и возможные его обобщения. Внуково - район Москвы, информацию о котором вы сможете найти на сайте realty.ru

Для использования этого метода модель представления контекста должна поддерживать возможность обобщения, то есть все или большая часть контекстных атрибутов, описывающих ситуацию, должны определяться на множествах, на которых определены естественные иерархии обобщения. В создаваемой системе это условие выполняется: конкретный контекст может быть таким: (Время: 31 июля 2013 г. 17:30; Компания: с семьей; Погода: ясно). Этот контекст может быть обобщен до (Время: лето; Компания: с семьей; Погода: ясно) или до (Время: лето; Компания: Любое значение; Погода: Любое значение).

Пользователь оценивает объекты по пятибалльной шкале (1 - худшая оценка, 5 - лучшая). Полученная от пользователя оценка нормализуется для снижения влияния индивидуальных особенностей оценивания, проявляемых различными пользователями (завышенная или заниженная оценка). Нормализованная оценка достопримечательности j пользователем и, обозначаемая далее ruj, вычисляется по формуле:

ISSN 0201-727X                ВЕСТНИК РГУПС              № 3 / 2013

Предсказание оценки достопримечательности осуществляется в два этапа:

1)            определение для пользователя группы пользователей со схожими предпочтениями;

2)            вычисление оценки на основе оценок пользователей, входящих в группу.

При формировании рекомендаций в соответствии с используемым методом рассматривается несколько обобщений текущего контекста. Для каждого обобщения отбрасываются оценки, полученные в несовместимом с этим обобщением контексте.

Система информационной поддержки принятия решений имеет дело с двумя видами информации, описывающими достопримечательности: изображения и текстовые блоки. Источниками всей информации, предоставляемой пользователю, являются внешние сервисы, а значит качество, полнота и даже релевантность исходной информации не управляются напрямую создателями системы информационной поддержки принятия решений. В качестве одного из методов обеспечения качества предоставляемой пользователю информации в разрабатываемой системе выступает автоматизированная фильтрация информации. То есть информация, полученная от сторонних сервисов, перед выдачей пользователю проходит обработку рядом алгоритмов фильтрации и упорядочивания, целью которых является повышение удобства использования системы за счет предоставления пользователю наиболее качественной и потенциально полезной информации.

Разрабатываемая система позволяет пользователю просматривать изображения, связанные с интересующей его достопримечательностью. Сами изображения извлекаются при этом из открытых источников (например, Wikipedia, Panoramio или Flickr). Естественно, некоторые изображения могут быть удачнее других и хотелось бы показывать пользователю именно такие, но далеко не все используемые (или планируемые к использованию) сервисы-провайдеры изображений предоставляют какие-то сведения о качестве - да и сама категория качества изображения носит на себе значительный отпечаток субъективизма.

29 октября 2013 /
Похожие новости
Рекомендующая система информационной поддержки принятия решений в области туризма. Часть 4
Рекомендующая система информационной поддержки принятия решений в области туризма. Часть 2
Рекомендующая система информационной поддержки принятия решений в области туризма. Часть 1
Методы преобразования аэрокосмического изображения
Прогнозы экспертов портала Исследования и разработки – R&D.CNews относительно обретения системами управления нового качества благодаря использованию метода неогеографии продолжают
Комментарии

НАПИСАТЬ КОММЕНТАРИЙ

Ваше Имя:
Ваш E-Mail:
Полужирный Наклонный текст Подчеркнутый текст Зачеркнутый текст | Выравнивание по левому краю По центру Выравнивание по правому краю | Вставка смайликов Выбор цвета | Скрытый текст Вставка цитаты Преобразовать выбранный текст из транслитерации в кириллицу Вставка спойлера
Вопрос:
Столица России?
Ответ:*
Введите код: