The problem of the formation of the recommended list of items in the situation of cyclic cold start of the recommendation system is considered. This problem occurs when building recommendations for occasional users. The interests of such consumers change significantly over time. These users are considered "cold" when accessing the recommendation system. A method for building recommendations in a cyclical cold start situation using temporal constraints is proposed. Temporal constraints are formed on the basis of the selection of repetitive pairs of actions for choosing the same objects at a given level of time granulation. Input data is represented by a set of user choice records. For each entry, a time stamp is indicated. The method includes the phases of the formation of temporal constraints, the addition of source data using these constraints, as well as the formation of recommendations using the collaborative filtering algorithm. The proposed method makes it possible, with the help of temporal constraints, to improve the accuracy of recommendations for "cold" users with periodic changes in their interests.

Предметом вивчення в статті є процеси формування пояснень щодо рекомендованого переліку товарів та послуг в рекомендаційних системах. Метою є розробка моделей пояснення щодо рекомендованого переліку товарів та послуг з урахуванням зміни інтересів користувачів у часів. Завдання: обґрунтувати вибір критеріїв для оцінки пояснень; розробити узагальнену модель пояснення, що враховує довіру користувача, а також зміни у продажах товарів та послуг. Використовуваними підходами є: підходи до побудови рекомендацій на основі схожості вибору користувачів, а також характеристик об'єктів користувацького вибору. Отримані наступні результати. Проведено порівняльний аналіз критеріїв оцінки пояснень та обґрунтовано вибір критеріїв довіри та результативності як ключових для моделювання пояснень з урахуванням темпорального аспекту вибору користувача. Запропоновано моделі представлення пояснень у вигляді числового показника, значення якого характеризує зміну продажів протягом визначеного періоду часу, а знак пояснення визначає напрямок цих змін – збільшення або зменшення. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано модель пояснення для рекомендацій. Пояснення представлено числовим показником, що враховує зміни продаж на товарів та послуг між інтервалами деталізації часу для визначеного періоду часу. Пояснення враховує зміни продажів вибраного товару на послідовних інтервалах часу для заданого рівня його деталізації, а також зміни продажів для всіх інтервалів у вибраному періоді часу у порівнянні з поточним інтервалом. Запропоноване числове представлення пояснення дає можливість задовільнити одночасно критерії довіри та результативності пояснень: знак показника відповідає критерію довіри, а абсолютне значення з урахуванням знаку дає можливість оцінити результативність роботи рекомендаційної системи. В практичному аспекті представлене пояснення дає можливість обґрунтувати сформовану рекомендацію навіть у випадку шилінг-атак та у ситуації холодного старту рекомендаційної системи, оскільки в якості вхідних даних для його побудови використовується об’єктивна інформація про покупки вибраного товару для заданого періоду часу

Предметом вивчення в статті є процеси формування пояснень в рекомендаційних системах. Метою є розробка концептуальної моделі формування пояснень в рекомендаційних системах за принципом білого ящику з тим, щоб користувач такої системи міг отримати пояснення щодо послідовності формування рекомендацій з урахуванням можливостей рекомендаційної системи. Завдання: виділити базові характеристики пояснень в інтелектуальних системах; розробити концептуальну схему побудови пояснень за структурним принципом; розробити концептуальну модель формування пояснень за принципом білого ящика. Використовуваними принципами є: структурний, або принцип білого ящику та функціональний, або принцип чорного ящику. Отримані наступні результати. Виділено базові характеристики пояснень в інтелектуальних системах, що дає можливість сформувати пояснення при виведенні результату за принципом білого ящику та пояснення для інтерпретації отриманого результату за принципом чорного ящику. Розроблено концептуальну схему побудови пояснень, що зв’язує обмеження й умови вибору користувача із рейтинговим переліком товарів та послуг. Розроблено концептуальну модель формування пояснень за принципом білого ящику. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано концептуальну модель побудови рекомендацій за принципом білого ящику, що враховує структурні обмеження та умови побудови рекомендацій. Обмеження визначаються через категорії та властивості об’єктів, а також через характеристики користувача. Умови задаються через послідовність взаємодії користувача із рекомендаційною системою, а також через результат вибору схожих користувачів. Модель забезпечує можливість формування загальної схеми побудови пояснень. Така схема дає можливість збільшити довіру користувача до отриманих рекомендацій за рахунок відображення послідовності побудови роботи рейтингового переліку товарів рекомендаційною системою.

The subject matter of the article is the process of designing of explanations in the recommender system. The goal is to develop a conceptual model for designing explanations in recommender systems based on the black box principle. Such a model binds the conditions, the result and the constraints on the choice of objects from the user's position. The user should receive justification of the recommendations taking into account context-oriented possibilities of using the proposed objects. Tasks: to adapt the principle of a black box to the task of constructing explanations in the recommender system; to develop a conceptual scheme for constructing explanations according to the functional principle; to develop a conceptual model for the designing` of explanations based on the principle of a black box. The principle used is: functional, or the principle of a black box. The following results are obtained. The principle of the black box to the problem of constructing explanations in the recommender system was adapted. The conceptual scheme of constructing explanations on the basis of a functional principle is developed, taking into account both the properties of objects and the sequences of their use. The conceptual model of the explanation based on the black box principle is developed. Conclusions. Scientific novelty of the results is as follows. The conceptual model for constructing explanations with recommendations on the functional principle or the principle of a black box is proposed. The model takes into account the characteristics of subjects and consumers, information on the use of objects in the subject area, as well as recommendations in the form of a list of objects. The advantage of using the proposed model lies in the fact that it takes into account the methods of applying the recommended objects for constructing explanations. This creates conditions for personalizing recommendations in cases of a cold start of the recommender system, as well as artificial increase in the ratings of individual items. K e ywor d s : recommender systems; e-commerce systems; explanation; the context of decision-making; the formation of recommendations; the formation of explanations.

Предметом вивчення в статті є процеси представлення пояснень для персоналізованих пропозицій в рекомендаційних системах. Метою є розробка моделі інтерфейсу пояснень до рекомендацій, що враховує зміни інтересів користувачів з часом. Завдання: визначення елементів темпорально-орієнтованого інтерфейсу пояснень для рекомендацій на основі структуризації існуючих підходів до представлення пояснень; розробка моделі інтерфейсу пояснення, що враховує темпоральну динаміку вимог користувача. Використовуваними підходами є: підходи до побудови рекомендацій на основі схожості вибору користувачів та предметів користувацького попиту. Отримані наступні результати. Сформульовано вимоги до інтерфейсу пояснень з темпоральними характеристиками. З урахуванням запропонованих вимог визначено структурні елементи представлення пояснень, що дають кількісну та якісну оцінку рекомендацій. Запропоновано модель інтерфейсу для представлення пояснень в рекомендаційній системі з урахуванням змін інтересів споживачів у часі. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано модель візуального інтерфейсу для представлення пояснень в рекомендаційній системі з урахуванням темпоральної динаміки вподобань користувачів. Модель містить у собі групи візуальних та інтерактивних елементів. Візуальні компоненти відображають кількісні та якісні показники для поточного рекомендованого предмету, що показують динаміку продажів або рейтингів по інтервалам в рамках заданого періоду часу, а також сумарні зміни за цей період. Інтерактивні компоненти інтерфейсу дають можливість користувачеві визначити період часу для побудови пояснень, а також ступінь деталізації у часі темпоральних характеристик пояснення. Практична перевага запропонованої моделі полягає в тому, що сукупність статичних і динамічних показників, а також можливість коригування темпоральних параметрів дозволяють задовільнити критеріям прозорості, довіри, результативності та переконливості щодо пояснень до рекомендацій і, тим самим, створюють умови для підвищення кількості лояльних споживачів та відповідного збільшення продажів рекомендованих предметів