Вивчено процес тестування методів побудови рекомендаційних систем на основі відкритих наборів даних у мережі Інтернет. Мета статті - дослідження відкритих наборів даних веб-ресурсів у контексті застосування їх для тестування різних методів побудови рекомендаційних систем. Досліджено сучасні веб-платформи з відкритими наборами даних та можливість застосування їх даних для тестування якості роботи різних рекомендаційних систем. Розглянуто найбільш популярні веб-платформи з відкритими наборами різнотипних мережевих даних. Здійснено порівняльний аналіз цих платформ з точки зору наявності вільного доступу до завантаження даних, їх функціональності та територіальної приналежності, формату даних та зручності для подальшого використання для машинного навчання, а також можливості застосування для тестування рекомендаційних систем. Проведено оцінку актуальності даних, що зберігаються у репозиторіях з вільним доступом та наявності їх оновлення з часом. Висновки: досліджено веб-платформи, що містять відкриті набори даних, які можна використати для тестування рекомендаційних систем. Основними перевагами більшості платформ є підтримка сучасних форматів даних та умовно вільний або вільний доступ. Серед недоліків розглянутих платформ слід зазначити недостатню структурованість деяких наборів даних, зокрема текстових, що значно обмежує їх застосування для тестування методів контентної фільтрації. Окрім того, одним з факторів, що обмежує використання відкритих наборів даних є їхня актуальність, тому що деякі набори, що зберігаються на платформах, є застарілими та не оновлюються. Усі розглянуті набори даних можуть бути застосовані для дослідницьких цілей та тестування роботи рекомендаційних систем.Вивчено процес тестування методів побудови рекомендаційних систем на основі відкритих наборів даних у мережі Інтернет. Мета статті - дослідження відкритих наборів даних веб-ресурсів у контексті застосування їх для тестування різних методів побудови рекомендаційних систем. Досліджено сучасні веб-платформи з відкритими наборами даних та можливість застосування їх даних для тестування якості роботи різних рекомендаційних систем. Розглянуто найбільш популярні веб-платформи з відкритими наборами різнотипних мережевих даних. Здійснено порівняльний аналіз цих платформ з точки зору наявності вільного доступу до завантаження даних, їх функціональності та територіальної приналежності, формату даних та зручності для подальшого використання для машинного навчання, а також можливості застосування для тестування рекомендаційних систем. Проведено оцінку актуальності даних, що зберігаються у репозиторіях з вільним доступом та наявності їх оновлення з часом. Висновки: досліджено веб-платформи, що містять відкриті набори даних, які можна використати для тестування рекомендаційних систем. Основними перевагами більшості платформ є підтримка сучасних форматів даних та умовно вільний або вільний доступ. Серед недоліків розглянутих платформ слід зазначити недостатню структурованість деяких наборів даних, зокрема текстових, що значно обмежує їх застосування для тестування методів контентної фільтрації. Окрім того, одним з факторів, що обмежує використання відкритих наборів даних є їхня актуальність, тому що деякі набори, що зберігаються на платформах, є застарілими та не оновлюються. Усі розглянуті набори даних можуть бути застосовані для дослідницьких цілей та тестування роботи рекомендаційних систем.

  Повний текст PDF - 238.599 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"