Википедия:Рецензирование/Коллаборативная фильтрация

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Здесь находятся завершившиеся обсуждения. Просьба не вносить изменений.

Статья об одном из методов создания рекомендательных систем, который широко используется для составления рекомендаций в социальных сетях и интернет магазинах. Материал взят в основном из списка литературы и частично из enwiki en:Collaborative filtering. Хочется узнать, всё ли легко читается и есть ли какие то недоработки?

Заранее спасибо! --Moshanin 23:49, 22 января 2013 (UTC)[ответить]

Спасибо за замечания. Вы наверно имеете ввиду раздел проблемы или в общем? Дело в том, что все эти разделы различаются по смыслу и их сложно будет объединить в один подзаголовок. Или у вас есть предложения?
✔ Сделано Хорошо, исправил.
  • Читается нелегко, потому что обрывается на самом интересном месте ;). Принцип понятен и вечен, главное — реализация! Вопрос, оставшийся для меня загадкой: где, как, в каком виде система узнаёт об оценках, которые даёт пользователь? Вы упомянули лишь что «большинство пользователей не ставит оценки товарам». Ну да, не ставит. Так как же оно работает? Статистика посещений в пределах одного сайта, той же википедии или ютюб — это понятно, но ведь за посещениями никакого предпочтения (лайка или дислайка) не стоит, да и явной связи с товарами нету. (Читатель примерно знает, кому надо сказать спасибо за то, что в контекстной рекламе Яндекса у меня всегда вываливается товар А, а в рекламе гугля — товар Б, но такой опыт скорее говорит об отсутствии внятной стратегии на том конце — оказывается, одно случайное посещение способно опрелелить «контекст» на несколько недель вперёд. Далеко они пойдут с такой стратегией!) Retired electrician (talk) 13:33, 23 января 2013 (UTC)[ответить]
Ну вообще, то, о чём вы написали в конце является маркетинговым инструментом под названием ретаргетинг и ни какого отношения к КФ он не имеет. А так, в преамбуле и в описании написано немного о способах получения оценок или информации о пользователе, то есть о прямом получении оценок от пользователя (лайк/дислайк) и скрытом наблюдении (напр. наблюдаем какие песни или видео пользователь слушал,смотрел или купил). В статье написано основные принципы работы метода. В литературе есть ссылки на примеры применения КФ в конкретных сервисах, например Amazon.
  • Ещё: уберите лекторские («Отметим, что эти прогнозы …») и рекламные («чрезвычайно полезны») обороты. Но это всё вторично, главное — информация по существу предмета. Retired electrician (talk) 13:33, 23 января 2013 (UTC)[ответить]
✔ Сделано Спасибо, исправил.