В статье рассматриваются методы снижения размерности данных. В качестве примера используется сингулярное разложение, в результате которого декомпозируется разрежённая матрица с оценками пользователей. Восстановленная матрица проверяется на точность с помощью регрессионных метрик. Полученная модель используется для вывода пользовательских рекомендаций.

The paper discusses methods to reduce the dimensionality of the data. As an example, a singular decomposition is used which decomposes a sparse matrix with user ratings. The reconstructed matrix is tested for accuracy using regression metrics. The resulting model is used to derive user recommendations.

• SAEC_2022_Ч_3_Обложка_стр_1
• 2138 Системный анализ ч 3_корр
  • 1
  • SAEC_2022_Ч_3
  • Step and repeat document 1 3

"Системный анализ в проектировании и управлении", международная научно-практическая конференция (26; 2022; Санкт-Петербург). Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции, 13–14 октября 2022 года: [в 3 частях]. Ч. 3 / Международная академия наук высшей школы, Санкт-Петербургское отделение [и др.]; [программный комитет конференции: Ю. С. Васильев (председатель) [и др.]; [ответственные редакторы Г. П. Чудесова, А. В. Логинова]. — Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023. — 1 файл (30,8 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации 2023 г. — Ч. текста на англ. яз. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/i23-174.pdf>. — DOI 10.18720/SPBPU/2/i23-174. — Текст: электронный