Как работает система персонализированных рекомендаций в облачных сервисах?

Система персонализированных рекомендаций в облачных сервисах работает на основе анализа больших данных. retailrocket.ru www.uplab.ru Для этого используются записи из базы онлайн-сервиса или интернет-магазина. www.uplab.ru Машинное обучение помогает анализировать эти данные и выявлять закономерности. www.uplab.ru

Некоторые этапы работы системы:

1. Создание матрицы взаимодействия. retailrocket.ru Строки представляют пользователей, а столбцы — товары. retailrocket.ru Ячейки матрицы заполняются значениями, которые отражают взаимодействие пользователя с товаром, например, рейтинги или факт покупки. retailrocket.ru
2. Поиск схожести. retailrocket.ru Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют матрицу, чтобы определить схожесть между пользователями или товарами. retailrocket.ru Для этого используются метрики вроде косинусного сходства или корреляционного анализа. retailrocket.ru
3. Выдача рекомендаций. retailrocket.ru На основе выявленной схожести выдаются товары, которые могут понравиться пользователю. retailrocket.ru

Также система может использовать контентно-ориентированный метод. yandex.cloud Он предполагает сопоставление пользователей с теми товарами или контентом, которые им нравились или были куплены ранее. yandex.cloud Например, для рекомендаций фильмов система учитывает такие параметры, как режиссёр, актёры, жанр и ищет сходство с другими лентами. yandex.cloud

Ещё один метод — коллаборативная фильтрация. yandex.cloud Система, использующая этот метод, рекомендует продукты как на основе оценок самого покупателя, так и на основе явных и неявных предпочтений других пользователей. yandex.cloud