Рекомендательные системы — различия между версиями
(Новая страница: «'''Рекомендательные системы''' - программы, которые пытаются предсказать, какие объекты бу…») |
(нет различий)
|
Версия 17:39, 23 марта 2020
Рекомендательные системы - программы, которые пытаются предсказать, какие объекты будут интересны пользователю, имея определенную информацию о его профиле.
Обзор и постановка задачи
Основная задача рекомендательных систем - проинформировать пользователя о товаре или услуге, которая будет для него наиболее инетерсной и акутальной. Разнообразие таких систем можно проиллюстрировать основными характеристиками:
- Предмет рекомендации.
- Цель Рекомендации.
- Контекст рекомендации.
- Источник рекомендации.
- Степень персонализации.
- Прозрачность.
- Формат рекомендации.
- Алгоритмы.
В центре таких систем лежит матрица предпочтений. В этой матрице одна из осей отвечает за пользователей, вторая за обхекты рекомендации. Заполнена же эта матрица значениями по заданной шкале (например от 1 до 5). Каждый клиент с малой долей вероятностью оценивал все объекты рекомендации, поэтому задача системы - это обобщение информации и предсказание, какое отношение к рекомендуемому обхекту будет у пользователя.
Пользовательские оценки, необходимые для составления матрицы предпочтений, можно получить двумя способами:
- явно (explicit ratings)
- неявно (implicit ratings)
Очевидно, что явное оценивание лучше, так как сам пользователь определяет насколько ему интересен тот или иной объект, однако из-за непостоянства в получении явных оценок от пользователей, на практике используется оба подхода.
Формализуем задачу. Имеется множество пользователей
, множество объектов и множество событий (действия, которые совершают пользователи с обхектами). Каждое событие задается пользователем , объектом , своим результатом и, возможно, но не обяхательно, другими харакетристиками. По итогу требуется:- предсказать предпочтение:
- персональные рекомендации:
- похожие объекты: