ფაზი-TOPSIS -ზე დაფუძნებული კოლაბორაციული ფილტრაციის სარეკომენდაციო სისტემა Apache Spark-ის გარემოში

ავტორი: სანდრო შეყლაშვილი
საკვანძო სიტყვები: ტოფსისი, სარეკომენდაციო სისტემა, სპარკი
ანოტაცია:

ანოტაცია სარეკომენდაციო სისტემებმა ითამაშა მნიშვნელოვანი როლი ონლაინ პლატფორმებში უკანასკნელი დეკადის განმავლობაში. ეს სისტემები ჩაშენებულ იქნა მრავალი ტიპის აპლიკაციაში, დაწყებული ელექტრონული კომერციით (e-commerce) და დამთავრებულ გასართობი ტიპის აპლიკაციებით. სარეკომენდაციო სისტემა მნიშვნელოვნად ზრდის მომხმარებლის გამოცდილებას (user experience). იგი ფართოდაა გავრცელებული სოციალურ ქსელებში. ამ ნაშრომში წარმოდგენილია ახალი კოლაბორაციული ფილტრაციის სარეკომენდაციო სისტემის მოდელი. ეს მოდელი განსხვავდება სხვა სარეკომენდაციო სისტემებისგან იმით, რომ იგი დაფუძნებულია TOPSIS მეთოდოლოგიაზე და uninorm აგრეგირების ოპერატორზე, რათა გამოთვალოს მსგავსების კოეფიციენტები მომხმარებლებს შორის. ნაშრომში წარმოდგენილი სარეკომენდაციო სისტემის მოდელი ინტეგრირებულია ფილმების ონლაინ მაღაზიის აპლიკაციაში. ვებ აპლიკაცია შექმნილია Asp.net core ტექნოლოგიის გამოყენებით, ხოლო უშუალოდ კოლაბორაციული ფილტრაციის მეთოდი რეალიზებულია Apache Spark-ის გარემოში. აპლიკაციის მაგალითზე ილუსტრირებულია შემოთავაზებული კოლაბორაციული ფილტრაციის სარეკომენდაციო სისტემის შესაძლებლობა იწინასწარმეტყველოს მომხმარებლისთვის საინტერესო კონტენტი. შემოთავაზება დაფუძნებულია არა მხოლოდ მომხმარებლის პრეფერენციებზე, არამედ მისი პროფილის მახასიათებლებზე. ნაშრომის ძირითადი ამოცანები დაყოფილია შემდეგნაირად: • კოლაბორაციული ფილტრაციის და მასში გამოყენებული მეთოდების შესწავლა, მისი ჰიბრიდული მოდელის შემუშავება TOPSIS-ის გამოყენებით. • ახალ კოლაბორაციულ ფიტრაციაზე დაფუძნებული სარეკომენდაციო სისტემის რეალიზაცია. (როგორც ალგორითმული, ასევე პროგრამული) • ჩვენს მიერ შემუშავებული მოდელის მუშაობის დემონსტრირება.