Методы рекомендательных систем
Рекомендательная система является набором алгоритмов, позволяющих определить предпочтения пользователя по тем или иным заданным параметрам. На предпочтения пользователя могут указывать его явные оценки, например оставленный хороший отзыв о товаре или выставленный балл для фильма в онлайн кинотеатре. Однако на практике получить явные оценки от каждого пользователя часто не представляется возможным в виду нежелания пользователей их оставлять. Поэтом большую роль играют также неявные оценки, базирующиеся на поведении пользователя. Например, на интерес к контенту может указывать его длительное изучение пользователем.
На данный момент известно четыре основных метода, использующихся в рекомендательных системах: коллаборативная фильтрация или же совместная, фильтрация на основе содержания, рекомендация на основе знаний и гибридный метод [3].
Совместная фильтрация представляет из себя систему, учитывающую не только оценки самого пользователя, но и оценки других пользователей, схожих своим поведением и предпочтениями. Этот метод основывается на предположении, что если два пользователя имеют схожие вкусы в прошлом, то они, вероятно, будут иметь схожие предпочтения и в будущем. Совместная фильтрация делится на два основных подхода: память о пользователе и память о предметах.
Фильтрация на основе содержания, в отличие от коллаборативной, основывается на характеристиках самих предметов. Система анализирует атрибуты контента и сопоставляет их с предпочтениями пользователя [4]. Например, если пользователь ранее оценил положительно фильмы в жанре "научная фантастика", система будет рекомендовать ему другие фильмы этого жанра, основываясь на их характеристиках.
Рекомендации на основе знаний используют внешние источники информации, такие как экспертные мнения или данные о рынке, для формирования рекомендаций. Этот метод может быть особенно полезен в ситуациях, когда данные о пользователях или предметах ограничены.
Гибридные методы комбинируют несколько подходов, чтобы улучшить качество рекомендаций [5].
Особенности применения метода коллаборативной фильтарции
Метод коллаборативной фильтрации обладает рядом особенностей, которые делают его наиболее эффективным в анализе пользовательских предпочтений при решении конкретных задач. Данный метод не требует глубокого понимания содержания предметов, что позволяет системе работать с любым типом данных. Также коллаборативная фильтрация способна выявлять скрытые паттерны и связи между пользователями и предметами, что позволяет делать точные рекомендации даже в условиях разреженности данных.
Несмотря на свои преимущества, этот метод также сталкивается с определенными сложностями, такими как проблема холодного старта. Проблема холодного старта – нечего предложить новым пользователям [6]. Кроме того, коллаборативная фильтрация может быть подвержена влиянию "шумных" данных, когда аномальные оценки отдельных пользователей искажают общую картину предпочтений.
Основные алгоритмы метода коллаборативной фильтрации
Метод коллаборативной фильтрации включает в себя несколько основных алгоритмов, каждый из которых имеет свои особенности и области применения. Один из наиболее распространенных подходов — это алгоритм на основе памяти о пользователе. Алгоритм основывается на анализе оценок пользователей и ищет тех, чьи предпочтения схожи с предпочтениями целевого пользователя [7]. Процесс включает вычисление сходства между пользователями с помощью метрик, таких как косинусное сходство или корреляция Пирсона, а затем определение "соседей" — пользователей с наибольшим сходством. Рекомендации формируются на основе оценок этих соседей, взвешенных по степени их сходства с целевым пользователем.
Алгоритм на основе памяти о предметах наоборот фокусируется на анализе сходства между самими предметами. Он предполагает, что если два предмета имеют схожие оценки от пользователей, то пользователи, оценившие один из них, могут быть заинтересованы и в другом. Этот подход позволяет генерировать рекомендации на основе оценок предметов, схожих с теми, которые уже оценил пользователь.
Еще одним важным методом является матричная факторизация, которая представляет собой более сложный подход, позволяющий выявлять скрытые факторы, влияющие на предпочтения пользователей. Этот метод разбивает матрицу оценок пользователей и предметов на две меньшие матрицы: одну для пользователей и одну для предметов [8]. Наиболее известные алгоритмы факторизации матриц включают сингулярное разложение, которое разбивает матрицу оценок на три составляющие матрицы, и неотрицательную факторизацию матриц (НФМ), которая накладывает условие, что все значения в матрицах должны быть неотрицательными. Эти методы позволяют значительно повысить качество рекомендаций, особенно в условиях разреженности данных. Сингулярное разложение помогает выявить скрытые факторы, влияющие на оценки, в то время как НФМ обеспечивает интерпретируемость результатов, что делает его полезным в различных приложениях.
Отдельно стоит отметить алгоритмы, которые используют графовые структуры для представления пользователей и предметов, где узлы представляют пользователей и предметы, а ребра — оценки или взаимодействия между ними. К подобным алгоритмам относятся алгоритм случайного блуждания, который исследует граф для нахождения путей от одного узла к другому, и алгоритм ранжирования страниц, который может быть использован для оценки важности узлов в графе.
Гибридные методы комбинируют несколько алгоритмов коллаборативной фильтрации или объединяют их с методами фильтрации на основе содержания. Это позволяет преодолеть ограничения каждого из методов и улучшить качество рекомендаций, что делает гибридные подходы особенно привлекательными для практического применения в системах рекомендаций. Выбор конкретного метода зависит от доступных данных, требований к системе и специфики приложения.