- Рекомендательные системы
-
Рекомендательные системы — программы, которые пытаются предсказать, какие объекты (фильмы, музыка, книги, новости, веб-сайты) будут интересны пользователю, имея определенную информацию о его профиле(англ.). Зачастую реализуются на алгоритме коллаборативной фильтрации.
В процессе работы рекомендательные системы собирают данные о пользователях, используя сочетание явных и неявных методов.
Примеры явного сбора данных:
- запрос у пользователя оценки объекта по дифференцированной шкале
- запрос у пользователя ранжировки группы объектов от наилучшего к наихудшему
- предъявление пользователю двух объектов с вопросом о том, какой из них лучше
- предложение создать список объектов, любимых пользователем
Примеры неявного сбора данных:
- наблюдение за тем, что осматривает пользователь в интернет-магазинах
- ведение записей о покупках пользователя онлайн
- отслеживание содержимого компьютера пользователя
Рекомендательные системы сравнивают однотипные данные от разных людей и вычисляют список рекомендаций для конкретного пользователя. Некоторые примеры их коммерческого и некоммерческого использования приведены в статье о коллаборативной фильтрации.
Рекомендательные системы — удобная альтернатива поисковым алгоритмам, так как позволяют обнаружить объекты, которые не могут быть найдены последними. Любопытно, что рекомендательные системы часто используют поисковые машины для индексации необычных данных.
Примеры сайтов использующих рекомендательные системы
- Имхонет (фильмы, музыка, литература)
- Last.fm (музыка)
- QiQo (подарки)
- FantLab — Лаборатория Фантастики
Ссылки
Wikimedia Foundation. 2010.