Совместная фильтрация элементов
Совместная фильтрация по элементам , или по элементам , или по элементам , — это форма совместной фильтрации для рекомендательных систем , основанная на сходстве между элементами, рассчитанная с использованием оценок людей по этим элементам. Совместная фильтрация товаров была изобретена и использована Amazon.com в 1998 году. [1] [2] Впервые он был опубликован на научной конференции в 2001 году. [3]
Более ранние системы совместной фильтрации, основанные на сходстве оценок между пользователями (известные как совместная фильтрация пользователей-пользователей ), имели несколько проблем:
- системы работали плохо, когда у них было много элементов, но сравнительно мало оценок.
- вычисление сходства между всеми парами пользователей было дорогостоящим
- профили пользователей быстро менялись, и всю модель системы пришлось пересчитывать
Модели «элемент-элемент» решают эти проблемы в системах, в которых пользователей больше, чем элементов. В моделях «элемент-элемент» используется распределение рейтингов по элементам , а не по пользователям . Поскольку пользователей больше, чем элементов, каждый элемент имеет тенденцию иметь больше оценок, чем каждый пользователь, поэтому средний рейтинг элемента обычно не меняется быстро. Это приводит к более стабильному распределению рейтингов в модели, поэтому модель не придется перестраивать так часто. Когда пользователи потребляют и затем оценивают элемент, аналогичные элементы этого элемента выбираются из существующей модели системы и добавляются в рекомендации пользователя.
Метод [ править ]
Сначала система выполняет этап построения модели, находя сходство между всеми парами элементов. Эта функция сходства может принимать разные формы, например, корреляцию между рейтингами или косинус этих векторов рейтингов. Как и в системах пользователь-пользователь, функции сходства могут использовать нормализованные рейтинги (корректирующие, например, средний рейтинг каждого пользователя).
Во-вторых, система выполняет этап рекомендаций . Он использует элементы, наиболее похожие на элементы, уже оцененные пользователем, для создания списка рекомендаций. Обычно этот расчет представляет собой взвешенную сумму или линейную регрессию . Эта форма рекомендации аналогична «люди, которые высоко оценивают элемент X, как и вы, также склонны высоко оценивать элемент Y, а вы еще не оценили элемент Y, поэтому вам следует попробовать».
Результаты [ править ]
Совместная фильтрация «элемент-элемент» имела меньше ошибок, чем совместная фильтрация «пользователь-пользователь». Кроме того, ее менее динамичная модель вычислялась реже и хранилась в меньшей матрице, поэтому производительность системы «элемент-элемент» была лучше, чем у систем «пользователь-пользователь».
Ссылки [ править ]
- ^ «Совместные рекомендации с использованием сопоставлений сходства между элементами» .
- ^ Линден, Г; Смит, Б; Йорк, Дж. (22 января 2003 г.). «Рекомендации Amazon.com: совместная фильтрация элементов». IEEE Интернет-вычисления . 7 (1): 76–80. дои : 10.1109/MIC.2003.1167344 . ISSN 1089-7801 . S2CID 14604122 .
- ^ Сарвар, Бадрул; Карипис, Георгий; Констан, Джозеф; Ридл, Джон (2001). «Алгоритмы рекомендаций совместной фильтрации на основе элементов». Материалы 10-й международной конференции по Всемирной паутине . АКМ . стр. 285–295. CiteSeerX 10.1.1.167.7612 . дои : 10.1145/371920.372071 . ISBN 978-1-58113-348-6 . S2CID 8047550 .
Рекомендательные системы |
---|
Концепции |
Методы и проблемы |
Реализации |
Исследовать |