Как работают рекомендательные системы на базе знаний?

Рекомендательные системы на базе знаний используют явные знания о пользователях и объектах, чтобы давать рекомендации. 4 Такие системы подходят для задач, где мало данных о пользователях. 4

Процесс работы рекомендательных систем на базе знаний включает несколько этапов: 1

1. Сбор информации. 1 Система собирает данные о пользователях и товарах/контенте. 4 Это может быть история покупок или просмотров, оценки, которые пользователи ставят фильмам, книгам или товарам, то, сколько времени они проводят на определённых страницах. 4 Также учитываются действия других пользователей, похожих на конкретного пользователя. 4
2. Создание базы данных. 1 На основе собранного материала создаётся база данных, что упрощает обработку большого объёма информации. 1 Пользователи распределяются по группам с похожими потребностями. 1
3. Оценка соответствия. 1 Алгоритм оценивает соответствие между пользователями и продуктами. 1 Например, если одному пользователю нравятся психологические триллеры, алгоритм предложит похожие фильмы другому пользователю с аналогичными интересами, основываясь на просмотрах и оценках. 1
4. Фильтрация. 1 Собранный материал фильтруется для выбора наиболее точных рекомендаций. 1 Фильтры выставляются по таким параметрам, как время, местоположение и категория продукта. 1
5. Учёт реакции. 1 Алгоритм учитывает реакцию пользователей на показанные предложения и регулярно обновляет методы анализа на основе новой информации. 1

Рекомендательные системы на базе знаний часто являются диалоговыми, то есть требования и предпочтения пользователей выявляются в рамках цикла обратной связи. 3