RESEARCH OF OPEN DATA SETS OF WEB RESOURCES IN THE CONTEXT OF THEIR APPLICATION FOR TESTING RECOMMENDATION SYSTEMS

ID елемента: 20837
2026/04/30
Властивості
Назва
Англійська
RESEARCH OF OPEN DATA SETS OF WEB RESOURCES IN THE CONTEXT OF THEIR APPLICATION FOR TESTING RECOMMENDATION SYSTEMS
Російська
ИССЛЕДОВАНИЕ ОТКРЫТЫХ НАБОРОВ ДАННЫХ ВЕБ-РЕСУРСОВ В КОНТЕКСТЕ ПРИМЕНЕНИЯ ИХ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Українська
ДОСЛІДЖЕННЯ ВІДКРИТИХ НАБОРІВ ДАНИХ ВЕБ-РЕСУРСІВ У КОНТЕКСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ЇХ ДЛЯ ТЕСТУВАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ
Опис
Англійська
The subject matter of the article is the process of testing methods of building recommender systems based on open data sets from the Internet. The goal is to research open data sets of web-resources in the context of using them to test various methods of building recommender systems. The tasks to be solved are: to explore modern web-platforms with open data sets and to research the possibility of using their data to test the work quality of various recommender systems. The following results were obtained: The most popular web-platforms with open sets of various network data were considered. The comparative analysis of these platforms was carried out in terms of the availability of free access to downloads of data, their functionality and geographical location, data format and convenience for future use for machine learning, as well as the possibility of using for testing recommender systems. Also, an assessment of the relevance of data stored in repositories with free access and their availability over time was made. Conclusions. Web-platforms containing open data sets that can be used to test recommender systems were explored. The main advantages of most platforms are the support of modern data formats and conditionally free or free access. Among the shortcomings of the considered platforms, it is worth noting the lack of structuredness of some data sets, in particular, text data, which significantly limits their use for testing content-based filtering methods. In addition, one of the factors that limit the use of open data sets is their relevance, since some of the sets stored on the platforms are outdated and not updated. All considered data sets can be applied for research purposes and for testing the work of recommender systems.
Російська
Предметом изучения в статье является процесс тестирования методов построения рекомендательных систем на основе открытых наборов данных в сети Интернет. Целью является исследование открытых наборов данных вебресурсов в контексте применения их для тестирования различных методов построения рекомендательных систем. Задачи: исследовать современные веб-платформы с открытыми наборами данных и возможность применения их данных для тестирования качества работы различных рекомендательных систем. Получены следующие результаты. Рассмотрены наиболее популярные веб-платформы с открытыми наборами разнотипных сетевых данных. Осуществлен сравнительный анализ этих платформ с точки зрения наличия свободного доступа к загрузке данных, их функциональности и территориальной принадлежности, формата данных и удобства для дальнейшего использования для машинного обучения, а также возможности применения для тестирования рекомендательных систем. Также проведена оценка актуальности данных, хранящихся в репозитариях со свободным доступом и наличия их обновления со временем. Выводы. Исследованы веб-платформы, содержащие открытые наборы данных, которые можно использовать для тестирования рекомендательных систем. Основными преимуществами большинства платформ является поддержка современных форматов данных и условно свободный или свободный доступ. Среди недостатков рассмотренных платформ следует отметить недостаточную структурированность некоторых наборов данных, в частности текстовых, что значительно ограничивает их применение для тестирования методов контентной фильтрации. Кроме того, одним из факторов, который ограничивает использование открытых наборов данных, является их актуальность, так как некоторые наборы, хранящиеся на платформах, устарели и не обновляются. Все рассмотренные наборы данных могут быть применены для исследовательских целей и тестирования работы рекомендательных систем.
Українська
Предметом вивчення у статті є процес тестування методів побудови рекомендаційних систем на основі відкритих наборів даних у мережі Інтернет. Метою є дослідження відкритих наборів даних веб-ресурсів у контексті застосування їх для тестування різних методів побудови рекомендаційних систем. Завдання: дослідити сучасні вебплатформи з відкритими наборами даних та можливість застосування їх даних для тестування якості роботи різних рекомендаційних систем. Отримані такі результати: 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. Також 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.
Автор
Українська
Shynhalov, D.
Українська
Meleshko, Ye.
Українська
Bosko, V.
Тематика
Англійська
recommendation systems
Англійська
testing
Англійська
data analysis
Англійська
open data sets
Англійська
digital marketing
Російська
рекомендательные системы
Російська
тестирование
Російська
анализ данных
Російська
открытые наборы данных
Російська
цифровой маркетинг
Українська
рекомендаційні системи
Українська
тестування
Українська
аналіз даних
Українська
відкриті набори даних
Українська
цифровий маркетинг
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1654
10.26906/SUNZ.2019.4.110
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 4 No. 56 (2019): Control, Navigation and Communication Systems; 110-113
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 4 № 56 (2019): Системи управління, навігації та зв’язку; 110-113
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 4 № 56 (2019): Системи управління, навігації та зв’язку; 110-113
2073-7394
10.26906/SUNZ.2019.4
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1654/1351
Права
Українська
Авторське право (c) 2019 D. Shynhalov, Ye. Meleshko, V. Bosko
Набори елементів 1
Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку
20733 346 items
Інформація про метадані
Створено
2026-4-30 16:43
Остання зміна
2026-4-30 16:43
ID елемента
#20837