Огляд алгоритмів експертних систем рекомендацій

Abstract

Протягом останніх кількох десятиліть, із розвитком Youtube, Amazon, Netflix та багатьох інших подібних веб-сервісів, системи рекомендацій стають популярнішими. Експертні системи рекомендацій (СР) – це підклас систем фільтрації інформації, а саме алгоритми, що формують рейтинговий перелік релевантних об'єктів, яким користувач може надати перевагу. Цими елементами можуть бути фільми для перегляду, тексти, товари тощо. Мета СР полягає в тому, щоб пропонувати користувачам відповідні елементи. В залежності від алгоритмів розрізняють наступні системи. СР на основі популярності орієнтовані на поширені тенденції та тренди, в основі алгоритму – пропозиція відносно товару, послуги яким цікавилась переважна більшість користувачів. СР, що базуються на вмісті, використовують атрибути або параметри користувачів та товарів, які відповідають профілям користувачів, але не враховують інформацію про поведінку користувачів і те, що інтереси та уподобання можуть змінюватися. СР на основі користувачів використовує профілі користувачів та намагається ідентифікувати користувачів із найбільш подібним «профілем взаємодії» - найближчих сусідів, щоб пропонувати елементи, популярні серед цих сусідів.