DOI: 10.17587/prin.17.67-82

УДК: 004.85:519.873

Оптимизация гиперпараметров рекомендательных алгоритмов посредством обобщенной метрики оценивания

Р. С. Кульшин, аспирант, ассистент, roman.s.kulshin@tusur.ru, А. А. Сидоров, канд. экон. наук, доц., зав. кафедрой, anatolii.a.sidorov@tusur.ru, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Рассмотрен подход к оптимизации гиперпараметров рекомендательных алгоритмов с использованием интегральной оценки, объединяющей несколько метрик в четыре ключевых субиндекса: точность, ранжирование, разнообразие и ресурсоемкость. Такой метод позволяет проводить более сбалансированную настройку моделей, обеспечивая улучшение качества рекомендаций без потерь в отдельных характеристиках. Показано, что разные алгоритмы по-разному реагируют на выбранную стратегию оптимизации. Разработанная методология может быть применена не только в рекомендательных системах, но и в других задачах многокритериальной оптимизации.

Ключевые слова: оптимизация, алгоритмы, гиперпараметры, рекомендательные системы, интегральный показатель

Стр. 67—82

Работа выполнена в рамках ГЗ «Наука»; проект FEWM-2023-0013.

Ссылка для цитирования:
Кульшин Р. С., Сидоров А. А. Оптимизация гиперпараметров рекомендательных алгоритмов посредством обобщенной метрики оценивания // Программная инженерия. 2026. Том 17, № 2. С. 67—82. DOI: 10.17587/prin.17.67-82.

Полный текст на eLIBRARY