Какие методы машинного обучения используются для персонализации поиска друзей в онлайн-сервисах?

Для персонализации поиска друзей в онлайн-сервисах используются, например, такие методы машинного обучения:

• Коллаборативная фильтрация. na-journal.ru simulative.ru Основана на идее, что пользователи, похожие по своему поведению или вкусам, склонны выбирать или оценивать контент одинаково. na-journal.ru Есть два вида такого подхода: simulative.ru
• Пользователь-пользователь. simulative.ru Рекомендации формируются на основе сходства вкусов между пользователями. simulative.ru Если у двух пользователей схожие предпочтения, система предложит одному из них объекты, которые понравились другому. simulative.ru
• Предмет-предмет. simulative.ru Предложения формируются на основе взаимодействия с аналогичными объектами. simulative.ru
• Фильтрация на основе содержимого. simulative.ru Подход основан на характеристиках объектов (например, жанр, актёры, цена) для формирования рекомендаций. simulative.ru
• Гибридные рекомендательные системы. na-journal.ru simulative.ru Объединяют различные подходы, такие как коллаборативная фильтрация, фильтрация на основе содержимого, чтобы повысить точность и эффективность рекомендаций. simulative.ru
• Глубокое обучение. simulative.ru Используется для обработки данных без чёткой структуры (например, изображений и текста). simulative.ru
• Графовые алгоритмы. simulative.ru Применяются для анализа взаимодействий между пользователями и объектами. simulative.ru
• Обучение с подкреплением. simulative.ru Используется для оптимизации рекомендаций в режиме реального времени. simulative.ru