| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Бугаёв, П. А. | - |
| dc.contributor.author | Стрелко, А. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-06-01T13:33:50Z | - |
| dc.date.available | 2026-06-01T13:33:50Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Бугаёв, П. А. Применение тригонометрических функций и косинусной меры в рекомендательных алгоритмах социальных сетей = Application of trigonometric functions and cosine similarity in recommendation algorithms for social networks / П. А. Бугаёв, А. А. Стрелко // Компьютерные системы и сети : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 355–361. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63909 | - |
| dc.description.abstract | Исследование посвящено математическим основам работы рекомендательных систем в современных социальных сетях и стриминговых платформах. Рассматривается преобразование действий пользователя в числовые векторы (эмбеддинги) и применение косинусной меры сходства для оценки близости интересов. Разработан комбинированный метод формирования итоговой оценки релевантности 𝑅(𝑢,𝑣), объединяющий косинусное сходство предпочтений, экспоненциальное временное затухание и нормализованный штраф популярности. Метод обоснован теоретически и проверен экспериментально на синтетическом датасете структуры MovieLens: NDCG@10 улучшается на +4,9%, Precision@10 – на +5,0%, средняя популярность рекомендаций снижается на 27,6% по сравнению с базовым косинусным подходом. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | тригонометрические функции | en_US |
| dc.subject | косинусная мера | en_US |
| dc.subject | векторные представления | en_US |
| dc.subject | рекомендательные алгоритмы | en_US |
| dc.subject | коллаборативная фильтрация | en_US |
| dc.subject | эмбеддинги | en_US |
| dc.subject | временная динамика | en_US |
| dc.subject | гибридные методы | en_US |
| dc.title | Применение тригонометрических функций и косинусной меры в рекомендательных алгоритмах социальных сетей | en_US |
| dc.title.alternative | Application of trigonometric functions and cosine similarity in recommendation algorithms for social networks | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This paper examines the mathematical foundations of recommendation systems in modern social networks. We analyse the application of cosine similarity for measuring user preference proximity and propose a combined recommendation method integrating cosine similarity, exponential temporal decay, and a popularity penalty. Experimental evaluation shows NDCG@10 improves by +4.9% and Precision@10 by +5.0% over the cosine baseline, while average recommendation popularity decreases by 27.6%. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2026)
|
