Algorithm of recommendation of scientific conferences for scientists

Abstract

Рекомендательные системы представляют из себя алгоритмы, которые рекомендуют для пользователя релевантный контент. В данной работе рассматривается гибридный алгоритм рекомендации научных конференций на основе данных с системы DBLP. Алгоритм включает в себя два подхода – коллаборативный и контентно-ориентированный. Рассматривается теоретическая версия и описание реализации обоих подходов. Приводятся измерения эффективности алгоритма с использованием метрик precision и recall.

Recommender systems suggest items to a user based on his profile. The paper represents a hybrid recommender system that consists of two algorithms. First based on memory-based item-based collaborative-filtering approach. Second is content-based. The paper describes the algorithm and implementation features for both approaches. Results of quality estimation based on precision and recall metric are also provided.