Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Рекомендательные системы

2195 байт добавлено, 18:23, 13 апреля 2020
Нет описания правки
* Не учитывается контекст и специфика пользователя.
* Если в кластере нет оценки объекта, то предсказание невозможно.
 
== Холодный старт ==
{{Определение
|definition=
'''Холодный старт''' {{---}} это типичная ситуация, когда ещё не накоплено достаточное количество данных для корректной работы рекомендательной системы.
}}
 
Данная проблема актуальна для новых объектов или объектов, которые редко покупают. Если средний рейтинг посчитан по оценкам всего трёх пользователей, такая оценка явно не будет достоверной, и пользователи это понимают. Часто в таких ситуациях рейтинги искусственно корректируют.
 
Первый способ – показывать не среднее значение, а сглаженное среднее (''Damped Mean''). Смысл таков: при малом количестве оценок отображаемый рейтинг больше тяготеет к некому безопасному «среднему» показателю, а как только набирается достаточное количество новых оценок, «усредняющая» корректировка перестает действовать.
 
Другой подход – рассчитывать по каждому рейтингу интервалы достоверности (''Confidence Intervals''). Математически, чем больше оценок, тем меньше вариация среднего и, значит, больше уверенность в его корректности. А в качестве рейтинга можно выводить, например, нижнюю границу интервала (''Low CI Bound''). При этом понятно, что такая система будет достаточно консервативной, с тенденцией к занижению оценок по новым товарам.
== User-based и item-based алгоритмы ==
22
правки

Навигация