Algorithms and Applications for Academic Search, Recommendation and Quantitative Association Rule Mining
Algoritmy a aplikácie pre akademické vyhľadávanie, odporúčanie a kvantitatívne dolovanie asociačných pravidiel predstavujú nové algoritmy pre akademické vyhľadávanie, odporúčanie a dolovanie asociačných pravidiel, ktoré boli vyvinuté a optimalizované pre rôzne komerčné aj akademické systémy. Popri návrhu a implementácii algoritmov zahŕňa veľká časť práce prezentovanej v knihe vývoj nových systémov na komerčné, ako aj akademické účely.
V prvej časti knihy autor predstavuje novú hierarchickú heuristickú schému na rebríčkovanie akademických publikácií získaných zo štandardných digitálnych knižníc. Schéma je založená na hierarchickej kombinácii vlastnej implementácie heuristiky frekvencie termínov, časovo znehodnoteného citačného skóre a graficko-teoretického vypočítaného skóre, ktoré spája indexové termíny článku navzájom. Na vyhodnotenie výkonnosti zavedených algoritmov bol navrhnutý a vyvinutý meta-vyhľadávač, ktorý odosiela používateľské dotazy do štandardných digitálnych repozitárov akademických publikácií a opätovne zoraďuje top-n výsledkov pomocou zavedenej hierarchickej heuristickej schémy.
V druhej časti knihy sa opisuje návrh nových odporúčacích algoritmov s aplikáciou v rôznych typoch systémov elektronického obchodu.
Novo zavedené algoritmy sú súčasťou vyvinutého systému filmových odporúčaní, ktorý je prvým takýmto systémom komerčne nasadeným v Grécku významným poskytovateľom služieb Triple Play. Počiatočná verzia systému využíva nový hybridný odporúčací systém (založený na používateľovi, položke a obsahu) a denne poskytuje odporúčania všetkým aktívnym predplatiteľom poskytovateľa (v súčasnosti viac ako 30 000).
Odporúčania, ktoré predstavujeme, sú svojou povahou hybridné a využívajú konfiguráciu ansámblu rôznych odporúčaní založených na obsahu, používateľoch, ako aj položkách s cieľom poskytnúť presnejšie výsledky odporúčaní. Záverečná časť knihy predstavuje návrh algoritmu na kvantitatívne dolovanie asociačných pravidiel. Kvantitatívne asociačné pravidlá sa vzťahujú na špeciálny typ asociačných pravidiel v tvare, že antecedent implikuje consequent pozostávajúci zo súboru číselných alebo kvantitatívnych atribútov.
Predstavený algoritmus ťažby spracováva určitý počet používateľských histórií s cieľom vygenerovať súbor asociačných pravidiel s minimálne požadovanou hodnotou podpory a dôveryhodnosti. Vygenerované pravidlá vykazujú silné vzťahy, ktoré existujú medzi dôsledkom a antecedentom každého pravidla, ktoré predstavujú rôzne položky, ktoré boli spotrebované pri konkrétnych cenových úrovniach. Táto výskumná kniha bude zaujímavá pre výskumníkov, postgraduálnych študentov, odborníkov, inžinierov a programátorov.