17. Webb G. I., Pazzani M. J., Billsus D. Machine learning for user modeling //User modeling and user-adapted interaction. - 2001. - Т. 11. - №. 1-2. - С. 19-29.
18. Taghipour N., Kardan A., Ghidary S. S. Usage-based web recommendations: a reinforcement learning approach //Proceedings of the 2007 ACM conference on Recommender systems. - 2007. - С. 113-120.
19. Shi E. et al. Implicit authentication through learning user behavior //International Conference on Information Security. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2010. - С. 99-113.
20. Bigus J. P., Gong L., Lingenfelder C. Deviation detection of usage patterns of computer resources: заяв. пат. 12124237 США. - 2009.
21. Liu J., Wong C. K., Hui K. K. An adaptive user interface based on personalized learning //IEEE Intelligent Systems. - 2003. - Т. 18. - №. 2. - С. 52-57.
22. Mayrhofer R., Radi H., Ferscha A. Recognizing and predicting context by learning from user behavior. - na, 2003. - С. 25-35.
23. Yang H., Lee H. Understanding user behavior of virtual personal assistant devices //Information Systems and e-Business Management. - 2019. - Т. 17. - №. 1. - С. 65-87.
24. Gotz D., Wen Z. Behavior-driven visualization recommendation //Proceedings of the 14th international conference on Intelligent user interfaces. - 2009. - С. 315-324.
25. Ko Y. J., Maystre L., Grossglauser M. Collaborative recurrent neural networks for dynamic recommender systems //Journal of Machine Learning Research: Workshop and Conference Proceedings. - 2016. - Т. 63. - №. CONF.
26. Middleton S. E., Shadbolt N. R., De Roure D. C. Ontological user profiling in recommender systems //ACM Transactions on Information Systems (TOIS). - 2004. - Т. 22. - №. 1. - С. 54-88.
27. Min S. H., Han I. Detection of the customer time-variant pattern for improving recommender systems //Expert Systems with Applications. - 2005. - Т. 28. - №. 2. - С. 189-199.
28. Razghandi M., Golpaygani S. A. H. A context-aware and user behavior-based recommender system with regarding social network analysis //2017 IEEE 14th International Conference on e-Business Engineering (ICEBE). - IEEE, 2017. - С. 208-213.
29. Karumur R. P., Nguyen T. T., Konstan J. A. Personality, user preferences and behavior in recommender systems //Information Systems Frontiers. - 2018. - Т. 20. - №. 6. - С. 1241-1265.
30. Rajabi S., Harounabadi A., Aghazarian V. A recommender system for the web: using user profiles and machine learning methods //International Journal of Computer Applications. - 2014. - Т. 96. - №. 11.
31. Репецкая, Т.О. Алгоритмы машинного слуха в рекомендательных системах, курсовая работа / НИУ ВШЭ, 2019.
32. Ясницкии? Л. Н. Введение в искусственный интеллект. - Академия, 2008.
33. Nevatia R. Machine perception //PRENTICE-HALL, INC., ENGLEWOOD CLIFFS, NJ 07632, 1982, 209. - 1982.
34. Kubat M. An introduction to machine learning. - Cham, Switzerland : Springer International Publishing, 2017. - Т. 2.
35. Alpaydin E. Introduction to machine learning. - MIT press, 2020.
36. Амаева Л. А. Использование методов интеллектуального анализа данных для моделирования пользователя //Вестник Казанского технологического университета. - 2015. - Т. 18. - №. 1.
37. Haruna, K., Akmar Ismail, M., Suhendroyono, S., Damiasih, D., Pierewan, A., Chiroma, H., & Herawan, T. Context-Aware Recommender System: A Review of Recent Developmental Process and Future Research Direction. //Applied Sciences. - 2017. - T. 7. №. 12. - С. 1211.
38. Киреев В. С. Применение нечётких когнитивных карт для моделирования поведения пользователей системы дистанционного обучения //Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. - 2016. - С. 119-123.
39. Subramaniyaswamy V., Logesh R. Adaptive KNN based recommender system through mining of user preferences //Wireless Personal Communications. - 2017. - Т. 97. - №. 2. - С. 2229-2247.
40. Yang Z., Cai Z., Guan X. Estimating user behavior toward detecting anomalous ratings in rating systems //Knowledge-Based Systems. - 2016. - Т. 111. - С. 144-158.
41. Portugal I., Alencar P., Cowan D. The use of machine learning algorithms in recommender systems: A systematic review //Expert Systems with Applications. - 2018. - Т. 97. - С. 205-227.
42. Wang N. et al. A novel E-Commerce recommendation system model based on the pattern recognition and user behavior preference analysis //Information Science and Industrial Applications. - 2016.
43. Gu S. et al. Fashion coordinates recommendation based on user behavior and visual clothing style //Proceedings of the 3rd International Conference on Communication and Information Processing. - 2017. - С. 185-189.
44. Wang L., Meng X., Zhang Y. Applying HOSVD to alleviate the sparsity problem in context-aware recommender systems //Chinese Journal of Electronics. - 2013. - Т. 22. - №. 4. - С. 773-778.
45. Босова Л. Л., Информатика и ИКТ: учебник для 7 класса. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 11 с.
46. Zhang D. et al. What online reviewer behaviors really matter? Effects of verbal and nonverbal behaviors on detection of fake online reviews //Journal of Management Information Systems. - 2016. - Т. 33. - №. 2. - С. 456-481.
47. Knijnenburg B. P. et al. Explaining the user experience of recommender systems //User Modeling and User-Adapted Interaction. - 2012. - Т. 22. - №. 4-5. - С. 441-504.
48. Nъсez-Valdez E. R. et al. A recommender system based on implicit feedback for selective dissemination of ebooks //Information Sciences. - 2018. - Т. 467. - С. 87-98.
ПРИЛОЖЕНИЕ
ТЕМПЕРАМЕНТЫ И СВОЙСТВА НЕРВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
В таблице 1 приведено соответствие каждому темпераменту по классификации Айзенка характерных для него свойств нервной деятельности человека [63].
Таблица 1. Свойства нервной деятельности в рамках темперамента по Айзенку
|
Сангвиник |
Холерик |
Флегматик |
Маланхолик |
||
|
Экстраверсия/ интроверсия |
Э |
Э |
И |
И |
|
|
Темп |
высокий |
высокий |
низкий |
средний |
|
|
Реактивность |
высокая |
высокая |
низкая |
средняя |
|
|
Активность |
средняя |
высокая |
высокая |
низкая |
|
|
Пластичность/ ригидность |
П |
П |
Р |
Р |
|
|
Эмоциональная возбудимость |
средняя |
высокая |
низкая |
высокая |
Второй способ, как можно оценить темперамент человека, - использование шкал экстраверсии/интроверсии и нейротизма (эмоциональная стабильность / лабильность) (рис. 1).
Ильин Е. П., Ильин Е. П. Психология индивидуальных различий: [учебное пособие для вузов]. - Издательский дом" Питер", 2011.
Рисунок 1. Типы темперамента по Г. Айзенку