Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Content-Based Recommender Systems Taxonomy

100%

Papadakis H. , Papagrigoriou A. , Kosmas E. , Panagiotakis C. , Markaki S. , Fragopoulou P.

Foundations of Computing and Decision Sciences

|

2023

|

tom Vol. 48, No. 2

211--241

EN

In the era of internet access, recommender systems try to alleviate the difficulty consumers face while trying to find items (e.g. services, products, or information) that better match their needs. To do so, a recommender system selects and proposes (possibly unknown) items that may be of interest to some candidate consumer, by predicting her/his preference for this item. Given the diversity of needs between consumers and the enormous variety of items to be recommended, a large set of approaches have been proposed by the research community. This paper provides a review of the approaches proposed in the entire research area of content-based recommender systems, and not only in one part of it. To facilitate understanding, we provide a categorization of each approach based on the tools and techniques employed, which results to the main contribution of this paper, a content-based recommender systems taxonomy. This way, the reader acquires a quick and complete understanding of this research area. Finally, we provide a comparison of content-based recommender systems according to their ability to efficiently handle well-known drawbacks.

2

Products and services recommendation systems in e-commerce. Recommendation methods, algorithms, and measures of their effectiveness

63%

Lasek M. , Kosieradzki D.

Informatyka Ekonomiczna

|

2014

|

nr 1(31)

304-317

EN

The article concerns products and services recommendation systems in ecommerce which have become increasingly important for both consumers and retailers. The methods used for the recommendation of products and services, as well as the algorithms used to implement them, are presented in the article. Particular attention was paid to the problems of testing the suitability of algorithms, along with the effectiveness measures of the applications of the methods and algorithms.

3

Adaptacyjne planowanie sprintu na podstawie informacji o ryzyku

63%

Marchwicka E. , Marchwicki T.

Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów

|

2023

|

nr 195

53-72

EN

Risk management in (standard) Scrum is handled only implicitly. The authors’ literature review shows that there is a lack of quantitative approaches to explicit risk management in Scrum. The aim of this work is to analyze whether it is possible to manage risk in Scrum in a quantitative way, based on explicit risk information provided in a linguistic form as well as analyzing the advantages of this approach. A concept enabling the quantification of risks in a Sprint has been developed. The approach presented in the article makes it easier to adapt a Sprint plan. In this approach, a set of possible corrective actions of the plan are returned as an output. These actions are quantified in terms of the criterion of business value for the Customer, which is called the Sprint Value. The approach is presented on an illustrative example. The research fills the research gap that was mentioned above. Based on the research conducted, it was found that quantitative risk management can be used in Scrum, based on explicit risk information provided in a form of linguistic expressions.

PL

Zarządzanie ryzykiem w (standardowym) modelu scrum realizowane jest tylko w sposób niejawny. Z przeglądu literatury przeprowadzonego przez autorów wynika, że brakuje podejść ilościowych do jawnego zarządzania ryzykiem w środowisku scrum. Prezentowane rozważania mają służyć ustaleniu, czy możliwe jest zarządzanie ryzykiem zgodnie z metodyką scrum w sposób ilościowy, na podstawie jawnej informacji o ryzyku podawanej w sposób lingwistyczny, a także przeanalizowanie zalet takiego podejścia. W artykule opracowana została także koncepcja umożliwiająca kwantyfikację określonych rodzajów ryzyka w sprincie. Prezentowane podejście ułatwia adaptację planu sprintu, w którym na wyjściu zwracany jest zbiór możliwych akcji naprawczych. Akcje te są skwantyfikowane pod kątem kryterium wartości biznesowej dla klienta, które określa się mianem wartości sprintu (ang. sprint value). Proponowane podejście zostało zaprezentowane wraz z przykładem ilustracyjnym. Z przeprowadzonych badań, wypełniających wspomnianą lukę badawczą, wynika, że w metodyce scrum można zastosować ilościowe zarządzanie ryzykiem, na podstawie jawnej informacji o ryzyku podawanej na wejściu w formie wyrażeń lingwistycznych.

4

Systemy rekomendacji. Remedium w cyfrowej klęsce urodzaju

63%

Chęciński K. , Wawrzusiak R.

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2023

|

tom nr 2

33--40

PL

W dobie dynamicznego rozwoju branży OTT, konsument ma dostęp do setek tysięcy atrakcyjnych treści wideo oferowanych przez właścicieli serwisów streamingowych oraz dystrybutorów treści. Remedium na tytułową klęskę urodzaju stanowią systemy rekomendacyjne, które stają się powoli niezbędne dla rozwoju serwisów internetowych oferujących produkty lub treści. Funkcjonalność systemów rekomendacyjnych nie polega jednak tylko na przewidywaniu ocen użytkowników, ale wymaga wieloaspektowego podejścia. Istotne jest, aby systemy były elastyczne w kontekście obsługi danych i algorytmów oraz były zasilane danymi w czasie rzeczywistym. Autorzy we wprowadzaniu opisują genezę powstania systemów rekomendacyjnych dla serwisów streamingowych, wykorzystując perspektywę zarówno użytkownika jak i właściciela platformy dostarczającej treści. Artykuł omawia cechy dobrych rekomendacji oraz potrzebne dane do ich generowania. W kolejnych sekcjach artykułu przedstawione zostaną podstawy tworzenia systemów rekomendacji, na przykładzie serwisu VOD. Omówione zostaną kluczowe czynniki wpływające na jakość rekomendacji oraz dane potrzebne do ich generowania. Ponadto, poruszone zostały istniejące problemy związane z tworzeniem skutecznych systemów rekomendacyjnych, zarówno teoretyczne jak i praktyczne – takie jak implementacja algorytmów rekomendacyjnych w rzeczywistych systemach. W dalszej części artykułu, przedstawione zostaną różne techniki i podejścia, które mogą być wykorzystane do rozwiązania tych trudności w tworzeniu systemów rekomendacyjnych. Opisane techniki i podejścia zastosowane zostały w systemie rekomendacyjnym – Redge Media Recommender – stworzonym przez Redge Technologies. Projekt powstał we współpracy z ActumLab w ramach programu RPO WM 2014–2020.

EN

In the age of the dynamic development of the OTT industry, consumers have access to hundreds of thousands of attractive video content offered by streaming service providers and content distributors. The remedy for this abundance of choice is recommendation systems, which are becoming essential for the development of Internet services that offer products or content. However, the functionality of recommendation systems does not rely solely on predicting user ratings but requires a multi-faceted approach. It is crucial that the systems are flexible in terms of data and algorithm handling, and that they are powered by real-time data. The authors describe the evolution of recommendation systems for streaming services from the perspective of both the user and the content platform owner. The article discusses the characteristics of good recommendations and the data needed to generate them. The basics of building recommendation systems are presented in the following sections of the article, using a VOD service as an example. Key factors influencing the quality of recommendations and the data needed to generate them are discussed. In addition, existing problems related to the creation of effective recommendation systems are addressed, both theoretical and practical, such as the implementation of recommendation algorithms in real systems. The rest of the paper presents several techniques and approaches that can be used to overcome these difficulties in building recommendation systems. The described techniques and approaches have been applied in the recommendation system – Redge Media Recommender – developed by Redge Technologies. The project was developed in cooperation with ActumLab as part of the RPO WM 2014–2020 programme.