Фундаментальной проблемой, с которой сталкиваются современные рекомендательные системы, является феномен холодного старта, заключающийся в невозможности формирования персонализированных рекомендаций в условиях дефицита исторических данных о пользовательских предпочтениях. Традиционные методы решения данной проблемы предполагают сбор информации посредством анкетирования или привлечение данных от сторонних источников, что может приводить к компрометации конфиденциальности пользователей. В данной статье предложен алгоритм, основанный на теории культурных измерений Хофстеде, который позволяет формировать рекомендации без необходимости получения персональных данных напрямую. Алгоритм устанавливает связи между пользователями, анализируя их культурные характеристики, что способствует повышению точности прогнозирования предпочтений. Для дополнительного улучшения результатов применяется метод матричной факторизации, позволяющий выявлять скрытые закономерности в пользовательских предпочтениях даже при отсутствии явных данных о взаимодействии с системой. Эффективность предложенного авторами подхода была подтверждена в ходе экспериментов на наборе данных WS-Dream. Полученные результаты демонстрируют, что учет культурных факторов позволяет значительно повысить качество рекомендаций, особенно в условиях холодного старта. Интеграция метода матричной факторизации способствует более точному моделированию латентных факторов, влияющих на пользовательский выбор, и позволяет корректировать рекомендации в соответствии с выявленными закономерностями. Включение культурных характеристик в процесс рекомендаций превосходят консервативные методы, основанные исключительно на поведенческих данных, и обеспечивают более персонализированный подход к новым пользователям.

The article develops a mathematical model for constructing a digital twin of the epidemic development process in one of the regions of the Russian Federation. We state the problem, select the model variables and perturbations, and develop a system of nonlinear differential equations to predict the output of the epidemic's relevant characteristics beyond their expected values for a given time interval. The results obtained can be used in smart city management systems, in managing the process of eliminating the consequences of the epidemic in the country's regions, as well as in simulator and training systems.

A new approach to the secure interaction of components of distributed systems based on web services technology is considered. This approach implies the use of the Cryptographic Message Syntax (CMS) standard to protect data on the network by encapsulating HTTP requests to web services and HTTP responses in a Secure Message structure before transmission over the network. The paper shows that this approach is inferior in speed to traditional approaches based on VPN technology. However, it allows adding important additional functionality to the secure channel related to the demarcation of access rights to service functions and to the organization of parallel access to several similar web services.