Основные подходы при создании рекомендательных...
TRANSCRIPT
![Page 1: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/1.jpg)
ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ ПРИ СОЗДАНИИ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Автор: Заплетин Е.А.Руководитель: Григорьев А.В.
VI международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг – 2015»
ДонНТУ Донецк 2015
![Page 2: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/2.jpg)
Введение
Основная задача рекомендательных алгоритмов: анализировать запросы пользователя и свойства объектов и на основе этих данных предугадывать действия пользователя.
![Page 3: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/3.jpg)
МеханизмПользователь может:– Искать объекты (новости, музыка, видео, книги, и т.д)– Покупать, скачивать, слушать, смотреть и т.д;– Оценивать (1-10, «Мне нравится», делится с друзьями).
Рекомендательный сервис– Анализирует действия пользователя, его друзей, свойства объектов и знания про сферу рекомендаций;– Предлагает список рекомендованных объектов.
![Page 4: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/4.jpg)
Проблема длинного хвоста
Например, 20% видов товаров в интернет-магазинах делают 80% выручки. Пользователи покупают в основном популярные товары, а про существование оставшихся товаров пользователь может даже не знать
![Page 5: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/5.jpg)
Виды рекомендательных систем
1. Основанные на действиях пользователей (user-based)
2. Основанные на свойствах объектов (item-based)
3. Основанные на знаниях (knowledge-based)
4. Гибридные (hybrid)
![Page 6: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/6.jpg)
1. Основанные на действиях пользователей (user-based)
Системы используют только информацию о действиях пользователя.
Основная идея следующая - если пользователи U1 и U2 купили книгу B1, а пользователь U2 купил еще и книгу B2, то логично предположить что книга B2 будет также интересна пользователю B1.
![Page 7: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/7.jpg)
2. Основанные на свойствах объектов (item-based)
Системы данного типа анализируют свойства рекомендуемых предметов(жанр книг) и свойства текущего пользователя(увлечения). Данные свойства могут быть введены вручную или вычислены автоматически.
![Page 8: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/8.jpg)
3. Основанные на знаниях (knowledge-based)
Системы из этой группы используют знания про сферу предполагаемых продуктов. Основной принцип работы данных систем основан на активном взаимодействии с пользователем(получения обратной связи) и знаниях о сферах рекомендации. Данный тип систем используют в том случае, когда тип 1 и 2 использовать невозможно из-за небольшого количества данных.
![Page 9: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/9.jpg)
4. Гибридные (hybrid)
Гибридные системы объединяют все описанные подходы в единый алгоритм и имеют наибольшую эффективность. Такие системы наиболее сложны в реализации и проектировании. Сложность заключается в адаптации алгоритмов к конкретной сфере применения.
![Page 10: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/10.jpg)
Сравнение подходов
![Page 11: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/11.jpg)
Диаграмма цикла работы рекомендательного сервиса
![Page 12: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/12.jpg)
![Page 13: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/13.jpg)
Вывод
Существует несколько способов реализации алгоритма рекомендаций. Однако не один из способов в одиночку не может дать хороших результатов. Поэтому на практике всегда необходимо использовать гибридную систему, которая объединяет несколько способов.
![Page 14: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/14.jpg)
Литература
1. Mining of Massive Datasets; J.Leskovec, A. Rajaraman, J. Ullman; Cambridge University Press. – Cambridge : 2011.2. Introduction to Recommender Systems; F.Ricci, L.Rokach, B. Shapira; Springer, 2011.3. Recommender Systems Handbook; F.Ricci, L.Rokach, B. Shapira; Springer, 2011. Springer, 2013.4. Collaborative Filtering Recommender Systems; Michael D. Ekstrand, John T. Riedl, Joseph A. Konstan; Human–Computer Interaction, 2011.
![Page 15: Основные подходы при создании рекомендательных систем](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062311/58f010461a28abbb698b459b/html5/thumbnails/15.jpg)
Контакты
Заплетин Евгений
Копия презентации доступна на SlideShare
“Основные походы при создании
рекомендательных систем” http://www.slideshare.net/YevheniiZapletin/2-48405500