ROZMYTA MAPA KOGNITYWNA JAKO INTELIGENTNY SYSTEM REKOMENDACYJNY ZASOBÓW STRONY INTERNETOWEJ

Aleksander Jastriebow

a.jastriebow@tu.kielce.pl
Politechnika Świętokrzyska, Katedra Systemów Informatycznych, Zakład Zastosowań Informatyki (Polska)

Łukasz Kubuś


Politechnika Świętokrzyska, Katedra Systemów Informatycznych, Zakład Zastosowań Informatyki (Polska)

Katarzyna Poczęta


Politechnika Świętokrzyska, Katedra Systemów Informatycznych, Zakład Zastosowań Informatyki (Polska)

Abstrakt

Artykuł poświęcony jest budowie i analizie inteligentnego systemu rekomendacyjnego zasobów bazującego na rozmytej mapie kognitywnej. Opracowany system pozwala wskazać zasoby strony internetowej, którymi może być zainteresowany potencjalny użytkownik. Zasoby te są określane na podstawie aktywności innych użytkowników serwisu. Bazując na zbiorze anonimowo zebranych danych historycznych opracowano rozmytą mapę kognitywną, której czynniki odpowiadają poszczególnym zasobom strony internetowej. Wagi powiązań między nimi określono na podstawie liczby użytkowników odwiedzających poszczególne zasoby.


Słowa kluczowe:

Sztuczna inteligencja, rozmyte mapy kognitywne, system rekomendacyjny

Ahmadi S., Alizadeh S., Forouzideh N., Yeh C., Martin R. L., Papageorgiou E.: ICLA: Imperialist Competitive Learning Algorithm for Fuzzy Cognitive Map. Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Beijing, China, 2014.
  Google Scholar

Axelrod R.: Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites. Princeton University Press, Princeton, New York 1976.
  Google Scholar

Froelich W., Juszczuk P.: Predictive Capabilities of Adaptive and Evolutionary Fuzzy Cognitive Maps – A Comparative Study. Nguyen N.T., Szczerbicki E. (eds.): Intel. Sys. for Know. Management, SCI 252, Springer-Verlag, Heidelberg 2009, 153–174.
  Google Scholar

Froelich W., Papageorgiou E.I.: Extended Evolutionary Learning of Fuzzy Cognitive Maps for the Prediction of Multivariate Time-Series. Papageorgiou E.I.: Fuzzy Cognitive maps for Applied Sciences and Engineering – From fundamentals to extensions and learning algorithms. Springer, Intelligent Systems Reference Library 54, 2014, 121–131.
  Google Scholar

Kannappan A., Papageorgiou E.: A new classification scheme using artificial immune systems learning for fuzzy cognitive mapping. Fuzzy Systems (FUZZ), 2013 IEEE International Conference, 2013, 1–8.
  Google Scholar

Kosko B.: Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies 24(1)/1986, 65–75.
  Google Scholar

Lee K.C., Lee W.J., Kwon O.B., Han J.H., Yu P.I.: Strategic planning simulation based on fuzzy cognitive map knowledge and differential game. Simulation 71(5)/1998, 316–327.
  Google Scholar

Kubuś Ł, Poczęta K.: Learning Fuzzy Cognitive Maps using Evolutionary Algorithms – a comparative study. Transcom Proceedings 2015 section 3, 9–14.
  Google Scholar

Papageorgiou E.I., Parsopoulos K.E., Stylios C.S., Groumpos P.P., Vrahtis M.N.: Fuzzy Cognitive Maps Learning Using Particle Swarm Optimization. Journal of Intelligent Information Systems 25(1)/2005, 95–121.
  Google Scholar

Poczęta K., Yastrebov A.: Analysis of Fuzzy Cognitive Maps with Multi-Step Learning Algorithms in Valuation of Owner-Occupied Homes. IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE), Beijing, China, 2014, 1029–1035.
  Google Scholar

Słoń G.: Application of Models of Relational Fuzzy Cognitive Maps for Prediction of Work of Complex Systems. 13th International Conference ICAISC 2014, Zakopane 2014, 307–318.
  Google Scholar

Stach W., Kurgan L., Pedrycz W.: Data-Driven Nonlinear Hebbian Learning Method for Fuzzy Cognitive Maps. IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2008, 1975–1981.
  Google Scholar

Stach W., Kurgan L., Pedrycz W., Reformat M.: Genetic learning of fuzzy cognitive maps. Fuzzy Sets and Systems 153(3)/2005, 371–401.
  Google Scholar

Stach W., Pedrycz W., Kurgan L.A.: Learning of fuzzy cognitive maps using density estimate. IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics Part B, 42(3)/2012, 900–912.
  Google Scholar

Breese J.S., Heckerman D., Kadie C.M.: Anonymous Microsoft Web Data Set, http://mlr.cs.umass.edu/ml/datasets/Anonymous+Microsoft+Web+Data, [16.04.2016]
  Google Scholar

Pobierz


Opublikowane
2017-12-21

Cited By / Share

Jastriebow, A. ., Kubuś, Łukasz, & Poczęta, K. . (2017). ROZMYTA MAPA KOGNITYWNA JAKO INTELIGENTNY SYSTEM REKOMENDACYJNY ZASOBÓW STRONY INTERNETOWEJ. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 7(4), 74–78. https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.7365

Autorzy

Aleksander Jastriebow 
a.jastriebow@tu.kielce.pl
Politechnika Świętokrzyska, Katedra Systemów Informatycznych, Zakład Zastosowań Informatyki Polska

Autorzy

Łukasz Kubuś 

Politechnika Świętokrzyska, Katedra Systemów Informatycznych, Zakład Zastosowań Informatyki Polska

Autorzy

Katarzyna Poczęta 

Politechnika Świętokrzyska, Katedra Systemów Informatycznych, Zakład Zastosowań Informatyki Polska

Statystyki

Abstract views: 193
PDF downloads: 73