28982 автора и 62 редактора ответили на 85243 вопроса,
разместив 135214 ссылок на 43429 сайтов, присоединяйтесь!

Что такое коллаборативная фильтрация?

РедактироватьВ избранноеПечать

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.

 

Коллаборативная фильтрация, Совместная фильтрация (англ. collaborative filtering) — метод, дающий автоматические прогнозы (фильтрацию) относительно интересов пользователя по собранной информации о вкусах множества пользователей (сотрудничающих между собой).

 

Его основное допущение состоит в следующем: те, кто соглашался в прошлом, склонны согласиться и в будущем. Например, коллаборативная фильтрация или рекомендательная система по музыкальным вкусам способна прогнозировать, какая музыка понравится пользователю, имея неполный список его предпочтений (симпатий и антипатий). Эти прогнозы индивидуальны, хотя используемая информация собрана от многих участников. Тем самым они отличаются от более простого подхода, дающего усреднённую оценку для каждого объекта интереса, к примеру, базирующуюся на количестве поданных за него голосов.

 

Системы коллаборативной фильтрации обычно применяют двухступенчатую схему:

 

  • Находят тех, кто разделяет оценочные суждения активного (прогнозируемого) пользователя.
  • Используют оценки сходно мыслящих людей, найденных на 1-м шаге, для вычисления прогноза.  

 

Итак, кратко суть технологии: пользователи ставят оценки произведениям искусства (книги, фильмы и т.д.). Но оценки эти не плюсуются в общий линейный рейтинг, а хранятся как индивидуальный пользовательский профиль (вкус). Когда кто-то ищет, чего бы почитать новенького, система подбирает ему людей со схожим профилем (вкусом) - и рекомендует то, что нравится именно этой вкусовой группе, таким образом спасая пользователя  от ухудшающего отбора: в обычных массовых рейтингах лидируют самые примитивные вкусы толпы, которые к тому же подогреваются рекламой. 

 

Подборка литературы по теме 


Сервисы рекомендаций рунета (основанные на коллаборативной фильтрации, а не на рейтингах):

На всех ресурсах, для того, чтобы получить рекомендации, нужно зарегистрироваться и оставить определенное кол-во оценок.

  • Имхонет - самый большой и динамично развивающийся рекомендательный сервис в рунете. На данный момент даёт рекомендации по темам: Литература, Музыка, Фильмы, Сцена, ТВ, Игры, Архитектура, Сайты, Вино, Радио, Интересы, Бренды, Парфюмерия.
  • Моя библиотека - рекомендации только по книгам.
  • livelib.ru - еще один ресурс рекомендаций книг.
  • Архивы Кубикуса - путеводитель по мирам фэнтези и фантастики.
  • Лаборатория Фантастики - также рекомендует книги жанров фэнтези и фантастика.
  • ozon.ru - персональные рекомендации от Озон.ру. Больше ориентируется на личные оценки тех или иных товаров, но также учитывает покупки после просмотра одной и той же страницы и совместную покупку товаров разными пользователями. 
  • Киноробот на afisha.ru - рекомендует фильмы.
  • lastfm.ru - музыкальные рекомендации.
  • FeedMe - Система автоматических рекомендаций интересных веб-страниц. Требует установки специального аддона.
  • genre.ru - Список рекомендаций может строиться относительно каждого пользователя, и относительно отдельного объекта, например музыкального исполнителя. Фильмы, Исполнители, Книги, Сайты, Страницы, Периодические издания.
  • QiQo.ru - сервис рекомендаций подарков

Последнее редактирование ответа: 16.05.2009

  • Оставить отзыв

    Оставить отзыв

РедактироватьВ избранноеПечать

Похожие вопросы

«Что такое коллаборативная фильтрация»

В других поисковых системах:

GoogleЯndexRamblerВикипедия

В соответствии с пользовательским соглашением администрация не несет ответственности за содержание материалов, которые размещают пользователи. Для урегулирования спорных вопросов и претензий Вы можете связаться с администрацией сайта genon.ru. Размещенные на сайте материалы могут содержать информацию, предназначенную для пользователей старше 18 лет, согласно Федерального закона №436-ФЗ от 29.12.2010 года "О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию". Обращение к пользователям 18+.