Что такое рекомендательные системы?

Что такое рекомендательные системы? Рекомендательные системы — это алгоритмы, подбирающие релевантные товары и услуги на основе данных о пользователе.

Технология является одним из подразделов машинного обучения.

https://forklog.com/chto-takoe-mashinnoe-obuchenie/

Когда появились рекомендательные системы? Рекомендательные системы появились относительно недавно. В 1990 году технологию впервые упомянул шведский ученый Юсси Карлгрен, описав ее как как «цифровую книжную полку». Эта работа легла в основу его будущих исследований.

В 2000 годах алгоритмы рекомендаций начали проникать в сферу электронной коммерции. Одним из пионеров в этой области является онлайн-ритейлер Amazon.

В 2006 году компания Netflix, занимающаяся в то время прокатом DVD-дисков по подписке, запустила конкурс на лучший рекомендательный алгоритм с призовым фондом в $1 млн. Для его получения независимым разработчикам необходимо было улучшить точность алгоритма рекомендаций на 10%. В 2009 году приз вручили команде BellKor’s Pragmatic Chaos.

В 2010 годах рекомендательные системы появились в социальных сетях. На сегодня большинство популярных платформ отказались от использования хронологической ленты в пользу алгоритмической.

Как работают рекомендательные системы? На сегодня используются два основных подхода в рекомендательных системах: коллаборативная фильтрация и модель, основанная на контенте.

Основной принцип коллаборативной фильтрации — генерировать рекомендации на основе данных о других пользователях с похожими интересами. Фильтрация бывает user-based и item-based.

Основная задача user-based алгоритма — найти пользователей, чьи интересы максимально похожи на основе потребленных ими продуктов и выставленных оценок. Допустим, Анна и Вадим купили сок,