Совместная фильтрация в машинном обучении
Совместная фильтрация – это метод системы рекомендаций, который формируется в результате совместной работы нескольких пользователей. Идея заключается в том, чтобы рекомендовать пользователю продукты или услуги, которые оценили его коллеги. В этой статье я познакомлю вас с совместной фильтрацией в машинном обучении и ее реализацией с использованием Python.
Что такое совместная фильтрация?
Совместная фильтрация – это метод рекомендательных систем. Система рекомендаций используется, чтобы предлагать или рекомендовать продукты и услуги пользователям на основе их интересов и предпочтений. Это – два метода создания системы рекомендаций, второй известен как контентная фильтрация.
Таким образом, совместная фильтрация используется для создания системы рекомендаций путем анализа поведения нескольких пользователей или одного пользователя и рекомендации продуктов новым пользователям на основе поведения и характеристик предыдущих пользователей. Это означает автоматическое сотрудничество нескольких пользователей и отфильтровывает тех, у кого есть похожие черты характера, а затем рекомендует конкретную услугу определенной группе людей со схожими чертами.
Контентная фильтрация использует описание продукта или услуги, а совместная фильтрация фильтрует группу людей со схожими характеристиками, чтобы рекомендовать продукты и услуги.
Чтобы создать систему рекомендаций с использованием совместной фильтрации, нам необходимо отфильтровать рейтинги и отзывы для того продукта, который ищет покупатель. Лучшим примером такой системы будет система рекомендаций отелей, в которой мы рекомендуем отели на основе целей клиентов и рекомендуем им отели с наивысшими оценками людей с аналогичными характеристиками.
Использование метода совместной фильтрации в машинном обучении
Этот метод используется, чтобы найти корреляцию между разными пользователями, а затем рекомендовать им одни и те же продукты на основе их сходства.
Например, если мы собираемся в командировку, наша система рекомендаций должна показывать отели с лучшими оценками клиентов, которые уехали в командировку. Точно так же, если пара собирается провести медовый месяц, система рекомендаций должна рекомендовать отели с лучшими оценками от клиентов, которые отправились в медовый месяц.