Р

Рекомендательная система

Рекомендательная система — подкласс системы фильтрации информации, которая строит рейтинговый перечень объектов (фильмы, музыка, книги, новости, веб-сайты), которым пользователь может отдать предпочтение. Для этого используется информация из профиля пользователя.

Типы рекомендательных систем

Существуют две основные стратегии создания рекомендательных систем: фильтрация содержания и колаборативних фильтрация.

При фильтрации содержимого создаются профили пользователей и объектов.

  • Профили пользователей могут содержать демографическую информацию или ответы на определенный набор вопросов.
  • Профили объектов могут содержать названия жанров, имена актеров, имена исполнителей, и тому подобное. Или какую-то другую информацию в зависимости от типа объекта.

Этот подход применен в проекте Music Genome Project: музыкальный аналитик оценивает каждую композицию за сотнями различных музыкальных характеристик, которые можно использовать для выявления музыкальных предпочтений пользователя.

При колаборативних фильтрации используется информация о поведении пользователей в прошлом — например, информация о приобретении или оценки. В этом случае не имеет значения, с какими типами объектов ведется работа, но при этом можно считать неявные характеристики, которые сложно было бы учесть при создании профиля. Основная проблема этого типа рекомендательных систем — «холодный старт»: отсутствие данных о пользователях или объекты, которые недавно появились в системе.

Методика

В процессе работы рекомендательные системы собирают данные о пользователях, используя сочетание явных и неявных методов.

Примеры явного сбора данных

  • пользователь оценивает предложенный объект по дифференцированной шкале;
  • пользователь ранжирует группу объектов от лучшего к худшему;
  • пользователь выбирает лучший из двух предложенных объектов;
  • пользователю предлагают создать список его любимых объектов.

Примеры неявного сбора данных

  • наблюдение за тем, что пользователь осматривает в интернет-магазинах или базах данных другого типа;
  • ведение записей о поведении пользователя онлайн;
  • отслеживание содержания компьютера пользователя;

Применение

Рекомендательные системы сравнивают однотипные данные от разных людей и рассчитывают список рекомендаций для конкретного пользователя. Некоторые примеры их коммерческого и некоммерческого использования приведены в статье о колаборативних фильтрацию. Для расчета рекомендаций используется граф интересив.Рекомендацийни системы — удобная альтернатива поисковым алгоритмам, поскольку позволяют выявить объекты, которые не могут быть найдены последними. Интересно, что рекомендательные системы часто используют поисковые машины для индексации необычных данных.

Примеры сайтов, использующих рекомендательные системы

  • Имхонет (фильмы, литература, фото)
  • Last.fm (музыка)
  • Grooveshark (музыка)
  • Ozon.ru (книги, диски и тд.)
  • Software Informer (программное обеспечение)
  • IMDb — фильмы
  • Surfingbird — российский сервис поисковых рекомендаций

Изображения по теме

  • Рекомендательная система
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Проверьте также
Закрыть
Кнопка «Наверх»
Закрыть
Закрыть