Рекомендательная система

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

Рекомендательные системы — программы, которые пытаются предсказать, какие объекты (фильмы, музыка, книги, новости, веб-сайты) будут интересны пользователю, имея определенную информацию о его профиле.

Две основные стратегии создания рекомендательных систем — фильтрация на основе содержания и коллаборативная фильтрация[1][2]. При фильтрации на основе содержания создаются профили пользователей и объектов, профили пользователей могут включать демографическую информацию или ответы на определённый набор вопросов, профили объектов могут включать названия жанров, имена актёров, имена исполнителей и другую атрибутивную информацию в зависимости от типа объекта. Например, в Music Genome Project музыкальный аналитик оценивает каждую композицию по сотням различных музыкальных характеристик, которые могут использоваться для выявления музыкальных предпочтений пользователя. При коллаборативной фильтрации используется информация о поведении пользователей в прошлом — например, информация о покупках или оценках. В этом случае не имеет значения, с какими типами объектов ведётся работа, но при этом могут учитываться неявные характеристики, которые сложно было бы учесть при создании профиля. Основная проблема этого типа рекомендательных систем — «холодный старт»: отсутствие данных о недавно появившихся в системе пользователях или объектах.

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 или базах данных другого типа;
  • ведение записей о поведении 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. Для вычисления рекомендаций используется граф интересов[3]. 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.

Примечания[править | править вики-текст]

  1. Y. Koren, R. Bell, C. Volinsky Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems // Computer. — IEEE. — Т. 42, № 8. — С. 30—37.
  2. Рекомендательные системы на основе коллаборативной фильтрации, 2002, с. 187.
  3. Рекомендации на основе графа интересов.

Литература[править | править вики-текст]

Ссылки[править | править вики-текст]