Рекомендательные системы анализируют предпочтения пользователей пользователей и на основании такого анализа пытаются предсказать, что им можем быть интересно: товар, фильм, книга и пр.
🤔 Какие существуют подходы в рекомендательных системах:
- Коллаборативная фильтрация (Collaborative Filtering) - анализирует схожесть между пользователями.
Например: "Пользователям, купившим этот товар, также понравилось..." 👥
- Фильтрация на основе контента (Content-Based Filtering) - анализирует характеристики объектов (товаров, фильмов и т.д.).
Например: "Вам может понравиться этот фильм, похожий на те, что вы смотрели ранее" 🎥
- Гибридные подходы (Hybrid Approaches) - комбинируют различные подходы (как вариант коллаборативную и контентную фильтрации)
- На основе знаний (Knowledge-Based) - использует базу знаний о предметной области для генерации рекомендаций.
Например: система подбора ноутбука по заданным характеристикам 💻
- Кросс-доменные рекомендации (Cross-Domain) - используют данные из нескольких доменов (например, фильмы и книги) для улучшения качества рекомендаций.
Например: "Если вам понравился этот фильм, возможно вам также понравится эта книга" 🎥📚
- Рекомендации на основе социальных связей (Social Network) - используют информацию из социальных сетей (друзья, подписки, лайки). Идея в том, что на наши предпочтения влияет окружение.
Например: "Ваши друзья слушают эту музыку" 👥🎧
Также есть и другие типы рекомендательных систем. К примеру Контекстные (Context-Aware) - учитывают контекст пользователя (время, место, текущая активность и т.д.). Отлично работают в связке с другими подходами! Например: рекомендация музыки под текущее настроение и занятие 🎧🏃♂️ Или же Временные (Time-Sensitive) 🕰️ и пр.
#recsys #datascience #machinelearning
