ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ПОБУДОВИ ПОЯСНЕНЬ З УРАХУВАННЯМ ТЕМПОРАЛЬНИХ ЗМІН У ВИМОГАХ КОРИСТУВАЧІВ РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ

Предметом вивчення в статті є процеси формування пояснень для персоналізованих рекомендацій щодо вибору товарів та послуг в рекомендаційних системах. Метою є розробка інформаційної технології побудови деталізованих пояснень щодо запропонованого персонального переліку предметів в рекомендаційній системі з урахуванням темпоральних змін у вимогах споживачів для підвищення ефективності продажів товарів та послуг в системах електронної комерції. Завдання: розробка підходу до побудови темпоральних правил для формування пояснення на основі порівняння кількості продажів на послідовності інтервалів часу; розробка технології побудови темпорально-орієнтованих пояснень щодо рекомендацій з вибору предметів в рекомендаційних системах. Використовуваними підходами є: підходи до побудови пояснень щодо рекомендацій з урахуванням змін уподобань користувачів з часом. Отримані наступні результати. Розроблено підхід до побудови темпоральних правил, що визначають темпоральну динаміку вподобань користувачів рекомендаційної системи. З використанням темпоральних правил розроблено технологію побудови та деталізації пояснень, що враховують зміни вимог користувачів з часом. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано інформаційну технологію побудови деталізованих пояснень щодо рекомендацій з урахуванням змін вимог користувачів з часом. Технологія використовує моделі темпоральних правил та темпоральну модель інтерфейсу пояснень. Технологія передбачає послідовну побудову базових пояснень з урахуванням темпоральної динаміки вподобань користувачів, подальшу деталізацію пояснень по інтервалам часу на основі узгодження темпоральних знань, а також формування інтерфейсу деталізованих пояснень з відображенням базових змін уподобань користувачів та альтернативних змін на визначених інтервалах часу. У практичному плані технологія орієнтована на підвищення довіри споживача до отриманої рекомендації на основі відображення збільшення попиту на рекомендовані товари. Використання технології забезпечує формування для користувача раціонального підтвердження рекомендації у вигляді комбінації кількісних та якісних показників, що сприяє збільшенню продажів у відповідній системі електронної комерції