В этом уроке мы познакомимся с рекомендательными системами, которые представляют собой алгоритмы и методы, используемые для предложения элементов или контента, которые могут заинтересовать пользователей на основе их предпочтений, поведения или контекста. Мы построим интуицию вокруг ключевых концепций и компонентов рекомендательных систем.

Рекомендательные системы стали неотъемлемой частью многих онлайн-платформ и сервисов, включая веб-сайты электронной коммерции, потоковые сервисы и платформы социальных сетей. Они помогают пользователям узнавать о новых продуктах, фильмах, музыке, новостных статьях или связях на основе их интересов, делая их опыт более привлекательным и персонализированным.

Интуиция. Думайте о рекомендательной системе как о полезном друге, который знает ваши вкусы и предпочтения и может порекомендовать фильмы, книги или рестораны, которые могут вам понравиться.

Существует два основных типа рекомендательных систем:

Фильтрация на основе содержания. Этот подход рекомендует элементы на основе их характеристик и предпочтений пользователя. Он анализирует прошлое поведение пользователя, например, элементы, которые ему понравились или с которыми они взаимодействовали, и предлагает похожие элементы на основе меры сходства между функциями элемента и предпочтениями пользователя.

Интуиция: если вам нравилось смотреть боевики в прошлом, рекомендательная система на основе контента порекомендует вам посмотреть другие боевики.

Совместная фильтрация. Этот подход рекомендует элементы на основе поведения других похожих пользователей. Он идентифицирует пользователей, похожих на целевого пользователя, либо с точки зрения их предпочтений (на основе пользователей), либо элементов, с которыми они взаимодействуют (на основе элементов), и предлагает элементы, которые понравились этим похожим пользователям или с которыми они взаимодействовали.

Интуиция: если вам и другому пользователю в прошлом нравились одни и те же фильмы, рекомендательная система совместной фильтрации может порекомендовать фильмы, которые понравились другому пользователю, но которые вы еще не видели.

Гибридные рекомендательные системы сочетают в себе аспекты как контентной, так и совместной фильтрации, чтобы предоставлять более точные и разнообразные рекомендации.

В дополнение к этим основным подходам, другие методы, используемые в рекомендательных системах, включают:

  • Матричная факторизация. Этот метод разбивает матрицу взаимодействия пользователя и элемента на более мелкие матрицы пользователей и элементов, которые можно использовать для оценки отсутствующих взаимодействий и создания рекомендаций.
  • Модели, основанные на глубоком обучении. Эти модели, такие как нейронная совместная фильтрация или рекуррентные нейронные сети, можно использовать для изучения сложных закономерностей взаимодействия пользователя с элементом и выработки рекомендаций.
  • Системы рекомендаций с учетом контекста. Эти системы учитывают контекстную информацию, такую ​​как время, местоположение или устройство, для предоставления более актуальных и персонализированных рекомендаций.

Рекомендательные системы можно оценивать с использованием различных показателей, таких как точность, полнота, средняя абсолютная ошибка (MAE) или среднеквадратическая ошибка (RMSE), в зависимости от конкретной проблемы и целей.

Таким образом, рекомендательные системы — это алгоритмы и методы, используемые для предложения элементов или контента пользователям на основе их предпочтений, поведения или контекста. Понимая основные концепции и интуицию, лежащую в основе рекомендательных систем, мы можем принимать более обоснованные решения при выборе и оценке методов рекомендации товаров пользователям.