Системы рекомендаций по аниме становятся все более популярными, поскольку все больше людей обращаются к аниме как к форме развлечения. Алгоритм Apriori широко используется в интеллектуальном анализе данных и машинном обучении, его также можно использовать для создания системы рекомендаций по аниме.
Алгоритм априори — это алгоритм анализа частых наборов элементов, что означает, что он идентифицирует наборы элементов, которые часто встречаются вместе в наборе данных. В контексте системы рекомендаций по аниме элементами будут аниме-шоу, а наборами элементов будут комбинации шоу, которые пользователи часто смотрят вместе.
Чтобы использовать алгоритм Apriori для рекомендаций аниме, нам сначала нужно создать набор данных пользовательских предпочтений. Этот набор данных должен включать информацию о том, какие аниме-шоу пользователи смотрели и оценивали, а также любую другую соответствующую информацию, такую как жанр, производственная студия или год выпуска.
Получив набор данных, мы можем применить априорный алгоритм для определения часто встречающихся наборов элементов. Например, если многие пользователи, которые смотрели «Атаку на Титанов», также смотрели «Стальной алхимик», то алгоритм Apriori идентифицировал бы это как часто встречающийся набор элементов. Затем мы можем использовать эту информацию, чтобы давать рекомендации пользователям, которые смотрели «Атаку на Титанов», но не смотрели «Стальной алхимик».
