442
правки
Изменения
→Обзор и постановка задачи
В большинстве рекомендательных систем эти два подхода используются вместе, тем самым минимизируются недостатки каждого из них в отдельности.
Формализуем задачу, которая ставится перед рекомендательными системами. Имеется множество пользователей <tex> u \in U </tex>, множество объектов <tex> i \in I </tex> и множество событий <tex> (r_{ui}, u, i,\dots) \in D </tex> (действия, которые совершают пользователи с объектами). Каждое событие задается пользователем <tex> u </tex>, объектом <tex> i </tex>, своим результатом <tex> r_{ui} </tex> и, возможно, но не обязательно, другими характеристиками. По итогу от рекомендательной системы требуется:
* предсказывать предпочтение пользователя <tex> u </tex> к объекту <tex> i </tex>: <tex> \hat{r}_{ui} = Predict(u, i,\dots) \approx r_{ui}; </tex>
