THE ARTICLE

MOBILE APP IMPLEMENTATION HOW TO RECOMMENDER SYSTEM BASED ON THE K-MEANS METHOD

Authors

I.V. Khmeleva
T.G. Turchanova Kyrgyz-Russian Slavic University Bishkek, Kyrgyzstan
A. Namazbek uulu Kyrgyz-Russian Slavic University Bishkek, Kyrgyzstan
M.V. Korzhov Kyrgyz-Russian Slavic University Bishkek, Kyrgyzstan

Keywords:

k-means method, recommender systems, tag, gravity threshold.

Abstract

The article describes the developed mobile application for navigation through the cultural events of the city of Bishkek. The presented work is one of the possible ways to implement a recommender system based on the k-means method.

References

М. Тим Джонс, Рекомендательные системы. //URL: https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/os-recommender1/ (дата обращения 25.03.2017).

J.S. Breese, D. Heckerman, and C. Kadie, –Empirical Analysis of Predictive Algo-rithms for Collaborative Filtering// Proc. 14th Conf. Uncertainty in Artificial Intelli-gence, July 1998.

Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar "A Survey of Collaborative Filtering Tech-niques A Survey of Collaborative Filtering Techniques" // Hindawi Publishing Corpo-ration, Advances in Artificial Intelligence archive, USA : 2009. – С. 1–19.

G. Adomavicius На пути к новому поколению рекомендационных систем: обзор имеющихся систем и возможные инновации.// IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 17, No. 6, Июнь 2005 URL: http://artpragmatica.ru/rs/in/pic/58-870-20061024072441-Toward_the_next_genera-tion_ of_recommender_systems.doc

Гомзин А. Г., Коршунов А. В. Системы рекомендаций: обзор современных под-ходов // Труды ИСП РАН. 2012, Т.22, с. 401–418 URL: http://cyberleninka.ru/article/n/sistemy-rekomendatsiy-obzor-sovremennyh-odhodov (дата обращения 20.03.2017).

Язык JavaScript. Электронный учебник. // URL: https://learn.javascript.ru/json (дата обращения 19.04.2017).

Портал знаний. Кластеризация: метод к-средних.

//URL: http://statistica.ru/theory/klasterizatsiya-metod-k-srednikh/

(дата обращения 21.03.2017).