name: Методы и алгоритмы оценки и учета пользовательских предпочтений в персональной транспортной интеллектуальной рекомендательной системе
keyword_list: Рекомендательные системы, оценка предпочтений, реконструкция трека, машинное обучение, парные сравнения
abstract: Целью диссертации является разработка методов и алгоритмов оценки и учета пользовательских предпочтений при планировании корреспонденций пользователей на общественном и личном транспорте, обеспечивающих построение персональной транспортной интеллектуальной рекомендательной системы и эффективность ее функционирования. Научная новизна работы: 1. Предложен метод оценки предпочтений на основе парных сравнений и перехода в признаковое пространство большей размерности. 2. Предложены признаки описания корреспонденций на индивидуальных и общественных транспортных средствах, обеспечивающие высокое качество решения задачи оценки предпочтений. 3. Предложен новый метод ранжирования списка целей корреспонденции на основе алгоритма вычисления оценок, обеспечивающий выполнение ранжирования при показателях качества, близких к оптимальным. 4. Предложен новый алгоритм реконструкции трека корреспонденции по данным GPS измерений и графу улично-дорожной сети города, превосходящий существующие решения по показателю качества реконструкции. 5. Предложен новый алгоритм реконструкции транспортных корреспонденций пользователя на общественном транспорте по косвенной информации о корреспонденциях с использованием статистического подхода.
chairman_dissertation_council.surname: Сойфер В. А.
chairman_dissertation_council.position: президент университета
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Богатырев В. Д.
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.degree: Доктор экономических наук
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.20
rubrics.name: Формирование решений в интеллектуальной среде. Модели рассуждений
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Мясников В.В.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Визильтер Ю.В.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Теоретические основы информатики
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Губанов Н.Г.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: Самарский университет
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П.Королева"
protection_organization.ogrn: 1026301168310
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: Самарский университет
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П.Королева"
author_organization.ogrn: 1026301168310
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения