Рекомендательная система
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Рекомендательные системы — программы, которые пытаются предсказать, какие объекты (фильмы, музыка, книги, новости, веб-сайты) будут интересны пользователю, имея определенную информацию о его профиле(англ.). Зачастую реализуются на алгоритме коллаборативной фильтрации.
В процессе работы рекомендательные системы собирают данные о пользователях, используя сочетание явных и неявных методов.
Примеры явного сбора данных:
- запрос у пользователя оценки объекта по дифференцированной шкале
- запрос у пользователя ранжировки группы объектов от наилучшего к наихудшему
- предъявление пользователю двух объектов с вопросом о том, какой из них лучше
- предложение создать список объектов, любимых пользователем
Примеры неявного сбора данных:
- наблюдение за тем, что осматривает пользователь в интернет-магазинах
- ведение записей о покупках пользователя онлайн
- отслеживание содержимого компьютера пользователя
Рекомендательные системы сравнивают однотипные данные от разных людей и вычисляют список рекомендаций для конкретного пользователя. Некоторые примеры их коммерческого и некоммерческого использования приведены в статье о коллаборативной фильтрации.
Рекомендательные системы — удобная альтернатива поисковым алгоритмам, так как позволяют обнаружить объекты, которые не могут быть найдены последними. Любопытно, что рекомендательные системы часто используют поисковые машины для индексации необычных данных.
[править] Примеры сайтов использующих рекомендательные системы
- Имхонет (фильмы, музыка, литература)
- Last.fm (музыка)
- QiQo (подарки)
- FantLab — Лаборатория Фантастики
