Создание системы рекомендаций по фильмам с совместной фильтрацией: Пошаговое руководство

Создание системы рекомендаций по фильмам с совместной фильтрацией: Пошаговое руководство

Введение в коллаборативную фильтрацию Представьте, что вы просматриваете свой любимый стриминговый сервис, и внезапно вам показывают список фильмов, которые как будто были подобраны специально для вас. Зачастую за этим стоит работа коллаборативной фильтрации — мощного метода машинного обучения, который помогает рекомендовать товары на основе поведения похожих пользователей. В этой статье мы погрузимся в мир коллаборативной фильтрации и создадим систему рекомендаций фильмов с нуля. Понимание коллаборативной фильтрации Коллаборативная фильтрация основана на идее о том, что если пользователям с похожими предпочтениями понравились определённые фильмы, то вам они тоже могут понравиться. В отличие от контентной фильтрации, которая рекомендует товары на основе их атрибутов (например, жанр, режиссёр), коллаборативная фильтрация использует коллективные предпочтения пользователей для формирования рекомендаций. ...

27 октября 2024 10:00 · 4 минуты · 793 слова · Maxim Zhirnov
Создание системы рекомендаций по продуктам с использованием коллаборативной фильтрации

Создание системы рекомендаций по продуктам с использованием коллаборативной фильтрации

Введение в коллаборативную фильтрацию В обширном и оживлённом мире электронной коммерции и онлайн-сервисов предоставление правильных продуктов правильным пользователям является важной задачей. Одним из наиболее эффективных методов её решения является коллаборативная фильтрация (CF) — техника, которая использует поведение и предпочтения других пользователей для создания персонализированных рекомендаций. В этой статье мы рассмотрим мир коллаборативной фильтрации, изучим её типы, методы реализации и практические примеры. Что такое коллаборативная фильтрация? Коллаборативная фильтрация — это метод, который прогнозирует предпочтения пользователя на основе анализа поведения и предпочтений других пользователей. Он основан на предположении, что пользователи с похожим прошлым поведением будут иметь схожие предпочтения в будущем. Этот подход широко используется такими крупными сервисами, как Amazon, Netflix и платформы социальных сетей, для предложения товаров, фильмов или контента, которые могут понравиться пользователям. ...

1 октября 2024 14:52 · 3 минуты · 522 слова · Maxim Zhirnov