Алгоритмізація процесів у рекомендаційних системах.

Анотація

У статті досліджені особливості алгоритмізації процесів у рекомендаційних системах для навчання персоналу та підтримки прийняття рішень. Подібні системи є підкласом систем фільтрації інформації, що дозволяють побудувати певний рейтинг за запитами чи уподобаннями. Розробка рекомендаційних систем для підтримки прийняття рішень націлена саме на те, щоб знайти оптимальне рішення за обмежений період часу. Поглиблений аналіз складних проблем необхідний для розробки декількох альтернатив, що дійсно суттєво розрізняються, включаючи можливість бездіяльності. Саме для того слід оцінити кожну альтернативу. У роботі виявлені особливості рекомендаційних систем різних сфер застосування. Проведені дослідження дозволяють зробити висновок про деякі суттєві відмінності, характерні для представлення рекомендацій кінцевому споживачу при користуванні системами дистанційного навчання чи підтримки прийняття рішень. Рекомендації в таких системах з уподобань користувача безпосередньо зміщуються на людину і на проблему. При структуризації процесів рекомендаційної системи для підтримки прийняття рішень відбувається орієнтація на науковий метод обґрунтування питань. Тому побудова алгоритмів таких систем є ускладнена з першого етапу – спостереження, де виявляються перешкоди або можливості. Подібну задачу можна вирішувати через системи рівнянь, що описують процеси в організації, з відповідними обмеженнями. Наведений у статті алгоритм з оцінювання та вибору альтернатив є одним із варіантів можливої побудови системи рекомендацій при необхідності обґрунтування управлінського рішення щодо розширення діяльності підприємства. Показано, що рішення щодо зняття проблеми і пошук оптимального рішення хоча і лежать в одній площині, але не є рівнозначними. Крім того, пошук оптимального рішення потребує більшої бази інформації для створення рекомендаційної системи.