Рекомендательные системы (РС) — это тип систем искусственного интеллекта, который используется для предложения наиболее подходящих продуктов, услуг или информации пользователям на основе их предпочтений и поведения. Основные модели рекомендательных систем, которые чаще всего используются, включают в себя:

1. Коллаборативная фильтрация: Эта модель работает на основе предпочтений или оценок, которые пользователи выставляют товарам или услугам. Она может быть реализована двумя способами:

• Пользователь-пользователь: Рекомендации формируются на основе схожести между пользователями. Если два пользователя похоже оценивают одни и те же товары, то товары, понравившиеся одному из них, могут быть рекомендованы другому.
• Товар-товар: Рекомендации формируются на основе схожести между товарами. Если товары часто оцениваются схожим образом разными пользователями, то они могут быть рекомендованы как похожие.

2. Контентная фильтрация: Этот подход использует характеристики самих объектов (например, описание фильмов или характеристики товаров) для рекомендаций. Если пользователю понравился товар с определенными характеристиками, система рекомендует другие товары с похожими характеристиками.

3. Гибридные системы: Комбинация коллаборативной и контентной фильтрации. Этот подход устраняет недостатки каждой отдельной модели, предлагая более точные и персонализированные рекомендации.

4. Методы, основанные на знаниях: Эти системы используют специфические знания о контексте взаимодействия пользователя и объекта. Они полезны там, где предыдущих данных о пользователе недостаточно для формирования рекомендаций.

5. Модели глубокого обучения: Современные методы, такие как сверточные нейронные сети (CNN) для анализа изображений товаров или рекуррентные нейронные сети (RNN) для работы с последовательностями и временными рядами. Например, системы рекомендации Netflix для фильмов используют машинное обучение для анализа предпочтений пользователя и предсказания оценок.

Пример кода для коллаборативной фильтрации на основе схожести товаров:

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# Допустим, у нас есть следующий набор данных оценок пользователей
data = {'User': ['User1', 'User2', 'User3'],
        'Item1': [5, 3, 2],
        'Item2': [4, 1, 6],
        'Item3': [1, 5, 2]}
df = pd.DataFrame(data).set_index('User')

# Вычисляем косинусное сходство между товарами
similarity_matrix = cosine_similarity(df.T)

# Преобразуем в DataFrame для удобства
similarity_df = pd.DataFrame(similarity_matrix, index=df.columns, columns=df.columns)

print(similarity_df)

Рекомендательные системы помогают пользователю быстро находить интересующий товар или контент, экономя его время и улучшая пользовательский опыт.

May 23, 2024, easyoffer