Современные инновации, системы и технологии - Modern Innovations, Systems and Technologies

Изучение совместной фильтрации с помощью метода K-ближайших соседей и факторизации неотрицательной матрицы

Сагедур Рахман — Mon, 15 Apr 2024 00:00:00 +0300

Алгоритмы совместной фильтрации (CF) вызывают большой интерес в рекомендательных системах из-за их способности давать персонализированные рекомендации, используя данные о взаимодействии пользователя с элементами контента. В этой статье мы подробно исследуем два популярных метода CF — регрессию K-ближайших соседей (KNN) и неотрицательную матричную факторизацию (NMF) с целью комбинации их при совместной фильтрации. Наша цель — оценить их производительность на наборе данных MovieLens 1M и предоставить информацию об их преимуществах и недостатках. В работе дано подробное объяснение значения рекомендательных систем в современных условиях потребления контента. Изучается сложность совместной фильтрации и то, как она использует предыдущий выбор пользователей для выработки индивидуальных рекомендаций. Затем дается описание подходов на основе KNN-регрессии и NMF, рассматриваются их принципы функционирования и то, как они применяются к системам рекомендаций. Проводится разностороннее исследование регрессии KNN и NMF на наборе данных MovieLens 1M для того, чтобы обеспечить тщательную оценку. В работе описаны процессы обучения модели, показатели производительности и используемые этапы предварительной обработки данных. По результатам обработки данных измеряется и анализируется прогнозируемая точность используемых стратегий с помощью эмпирических исследований, раскрывая их эффективность при применении к различным предпочтениям пользователей и категориям контента.

Модель архитектуры ИТ-решений: создание, генерация решений

А. С. Дулесов, Р. А. Андреев, А. А. Коновалов — Fri, 26 Apr 2024 00:00:00 +0300

Рассматриваются возможные решения о построении архитектуры ИТ-решений на базе применения принципов каузальности, бифуркаций и когнитивности, а также технологий построения сценариев и выработки управленческих решений, имеющих непосредственную связь с законами информатики. Предлагаются возможные решения о разработке модели, предусматривающие: мониторинг процессов, связанных с архитектурой предприятия и архитектурой ИТ-решений; выполнение анализа результатов мониторинга; выявление предпочтений органов управления (ранжирование приоритетов); обоснование наличия неопределенности информации в возможных вариантах вырабатываемых решений. Генерация предлагаемых решений предусматривает выявление тенденций и изменений во внешней среде и внутри предприятия, технологии выработки возможных стратегий перехода от одного состояния к другому. При построении модели выработки ИТ-решений предлагается: оценить свойства, простоту и возможности архитектуры на базе использования инструмента моделирования ArchiMate; измерить влияние информационной неопределенности и субъективности на систему поддержки и принятия решений; создать вероятностно-энтропийную модель описания состояния структуры существующей и подготовленной архитектуры; исследовать наличие бифуркационных событий и процессов для последующей выработки ИТ-решений. Создание метода генерации вариантов решений предусматривает выстраивание последовательности развития событий и процессов, связанных с вероятностным содержанием архитектуры и откликом на состояние бизнес-процесса. Метод рассматривается как основа применимости архитектуры ИТ-решений для выработки многообразия вероятностно-энтропийных состояний.

Оптимизация пробоподготовки при определении жирнокислотного состава ультрапастеризованного молока

Sat, 13 Apr 2024 00:00:00 +0300

С целью удешевления себестоимости молока некоторые недобросовестные производители изготавливают фальсифицированные молочные продукты, потребление которых может привести к нарушениям в питании: человек получает чувство насыщения, но недополучет те макро- и микронутриенты, на которые рассчитывает. Определение жирно-кислотного состава молочной продукции является эффективным методом выявления фальсификации. При ультрапастеризации молоко гомогенизируется под давлением и подвергается обработке при сверхвысокой температуре с последующей асептической упаковкой. Из-за гомогенности ультрапастеризованного молока возникают проблемы с экстракцией жира при проведении хроматографического анализа по определению жирно-кислотного состава. В статье приводятся результаты эксперимента, которые подтверждают, что при предварительном нагревании ультрапастеризованного молока до 45 ⁰С жировая фракция при центрифугировании хорошо разделяется. Для проверки работоспособности методики проведена оценка показателей качества результатов анализа на примере пальмитиновой кислоты, которая показала, что ее метрологические характеристики ниже, чем в базовом нормативном документе (ГОСТ 32915), что позволяет рекомендовать ее к применению на практике.