Исследования в сфере IT и управления - в новом выпуске журнала СПбПУ

Новый подход к построению рекомендательных систем, в котором данные о пользовательских взаимодействиях с контентом рассматриваются в рамках модели естественного языка, предложили в своей статье учёные СПбПУ – канд. техн. наук, доцент Елена Бендерская и Сергей Шульгин. В работе предлагается модель векторизации пользовательских предпочтений Pref2Vec в качестве основы гибридной рекомендательной системы. Кроме того, предложена концепция пользовательского пространства эмбеддингов (UES) – набор расширенных эмбеддингов, отображающих предпочтения конечного пользователя. Также учёные разработали новый способ применения кластеризации в решении задачи построения рекомендаций.

Другая группа учёных Политеха – канд. техн. наук, доцента Высшей школы программной инженерии Игоря Никифорова, канд. техн. наук, заведующего лабораторией «Системы управления мобильными устройствами» Артема Сабуткевича и Александра Самочадина – в своей работе решала актуальную задачу повышения эффективности использования облачных ресурсов. Одним из подходов является применение дискретно-событийного моделирования для описания моделируемого процесса в виде узлов-обработчиков, объединённых в единую сеть. Учёными проведено исследование влияния учёта индивидуального поведения агента на адекватность и значимости модели размещения виртуальных машин относительно физических серверов. Благодаря применению предложенного ими метода удалось достичь повышения адекватности исследуемой модели в среднем на 12,5% и, как следствие, повысить количество значимых моделей на 65% для выбранного порогового значения адекватности.

С этими и другими значимыми для научного сообщества материалами можно ознакомиться на сайте журнала.