Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Ochrona konsumentów wobec systemów rekomendacji

100%

Olbryk A.

internetowy Kwartalnik Antymonopolowy i Regulacyjny

|

2022

|

tom 11

|

nr 5

85-99

PL

Systemy rekomendacji są używane przez platformy w celu ułatwienia konsumentom wyboru najkorzystniejszej opcji oraz osiągnięcia jak największej indywidualizacji ofert. Korzystając z nich, konsumenci są jednak narażeni m.in. na nieuczciwe praktyki handlowe wprowadzające w błąd, a w konsekwencji na podjęcie niekorzystnej ekonomicznie decyzji. Celem artykułu jest odpowiedź na pytanie, czy zawarte w akcie o usługach cyfrowych (Digital Services Act – DSA) regulacje przy-czyniają się do poprawy sytuacji konsumentów w kontekście systemów rekomendacji oraz ocena roli ochrony zapewnianej przez dyrektywę 2005/29/WE o nieuczciwych praktykach handlowych.

2

Systemy rekomendacji. Remedium w cyfrowej klęsce urodzaju

84%

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.

3

Utilizing User Access Sequence to Mitigate the Cold Start Problem in Collaborative Filtering Recommendation

84%

Deng X.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

tom R. 89, nr 1b

217--220

EN

Collaborative filtering (CF) is one of the most successful recommending techniques, but it suffers from the cold start problem which severely affected the quality of recommendation. To address this problem, we propose a novel hybrid approach, named UAS-CF, which incorporates user access sequence into traditional CF for improving the quality of recommendation. Experiments on three datasets were carried out to evaluate the performance of our method. Our results show that our approach outperforms other methods and improves recommendation quality effectively.

PL

W artykule zaprezentowano nowe podejście UAS-CF do obsługi poleceń, które włącza sekwencję dostępu użytkownika do klasycznego filtrowania uwspólnionego (ang. Collaborative Filtering), w celu polepszenia jakości rekomendacji. Badania eksperymentalne, przeprowadzone na trzech sekwencjach danych, wykazują wysoką jakość rekomendacji w porównaniu z innymi metodami.

4

Personalizacja, rekomendacja, prosumpcja – trzy wymiary dialogu organizacji i konsumenta

67%

Flis K.

Handel Wewnętrzny

|

2015

|

nr 1 (354)

92-100

PL

Celem niniejszego opracowania jest zaprezentowanie koncepcji wzajemnie przenikających się kategorii marketingowych: personalizacji, rekomendacji i prosumpcji. Personalizacja i rekomendacja (systemy rekomendacji)stanowią dla autora tego opracowania fundamentalne pojęcia badane i rozwijane w pisanej rozprawie doktorskiej1. Prosumpcja to kolejny – po personalizacji i rekomendacji – wymiar dialogu organizacji i konsumenta. Autor dokonuje przeglądu literatury oraz przytacza własne spostrzeżenia dotyczące poruszanej tematyki. Wszystkie trzy kategorie ekonomiczne stanowić mogą punkt wyjścia w strategii kreowania oraz sprzedaży dobra lub usługi czy też zarządzania wiedzą w organizacji. Znajdują one też praktyczne i społeczne odbicie w informatycznych systemach rekomendujących nierzadko odwołujących się do zasobów informacji pochodzących z mediów społecznościowych. Artykuł ma charakter koncepcyjny.

EN

An aim of this study is to present the concept of interpenetrating marketing categories: personalisation, recommendation and prosumption. Personalisation and recommendation (systems of recommendation) are for the author of this study the fundamental notions being studied and developed in the PhD thesis being prepared by him2. Prosumption is the next – after personalisation and recommendation – dimension of the dialogue between the organisation and the consumer. The author carries out a review of the literature and refers his own observations concerning the subject matters being touched. All the three economic categories may be a starting point in the strategy of creation and sale of goods or services, or knowledge management within the organisations. They also find their practical and social reflexion in IT recommending systems quite often referring to stocks of information originating from social media. The article is of the conceptual nature.

RU

Цель настоящей разработки – представить концепцию взаимопроникающихся маркетинговых категорий: персонализации, рекомендации и просумпции. Персонализация и рекомендация (системы рекомендации) для автора разработки являются фундаментальными понятиями, изучаемыми и развиваемыми в подготавливаемой докторской диссертации3. Просумпция – очередное, после персонализации и рекомендации, измерение диалога организации и потребителя. Автор проводит обзор литературы и приводит собственные наблюдения, касающиеся затрагиваемой тематики. Все три экономические кате- гории могут собой представлять исходную точку в стратегии формирования и продажи блага или услуги, или же управления знаниями в организации. Они получают практическое и социальное отражение в информатических систе- мах рекомендации, нередко ссылающихся на наборы информации, поступающей из социальных медиа. Статья имеет концептуальный характер.