Какие существуют методы анализа данных при разработке системы рекомендаций контента?

Некоторые методы анализа данных при разработке системы рекомендаций контента:

• Контентная фильтрация. apptask.ru nuancesprog.ru Метод основан на анализе характеристик контента. apptask.ru Например, если пользователь часто взаимодействует с постами о фитнесе, система может предложить ему похожие посты с таким же контентом. apptask.ru
• Коллаборативная фильтрация. apptask.ru nuancesprog.ru Подход основывается на анализе действий пользователей и их взаимодействии с контентом. apptask.ru Если пользователь A и пользователь B имеют схожие предпочтения, то система может рекомендовать пользователю A контент, который ранее понравился пользователю B. apptask.ru
• Гибридные модели. apptask.ru Такие системы объединяют подходы коллаборативной и контентной фильтрации, что позволяет преодолеть некоторые ограничения каждого подхода. apptask.ru Например, они могут учитывать как поведение пользователей, так и содержание самого контента. apptask.ru
• Использование матрицы пользовательских элементов. www.freecodecamp.org Это электронная таблица, где на одной стороне перечислены пользователи, а на другой — контент. www.freecodecamp.org Каждая ячейка в таблице показывает, нравится ли пользователю конкретный контент. www.freecodecamp.org Затем система использует различные алгоритмы для анализа этой матрицы, поиска закономерностей и выработки рекомендаций. www.freecodecamp.org