Какие методы применяются для построения рекомендательных систем?

Некоторые методы, которые применяются для построения рекомендательных систем:

• Коллаборативная фильтрация. en.wikipedia.org neurohive.io Строится модель на основе прошлого поведения пользователя (ранее приобретённых или выбранных товаров и/или числовых оценок, присвоенных этим товарам), а также аналогичных решений, принятых другими пользователями. en.wikipedia.org Затем эта модель используется для прогнозирования товаров, которые могут заинтересовать пользователя. en.wikipedia.org
• Фильтрация на основе контента. en.wikipedia.org Используется ряд дискретных, предварительно помеченных характеристик товара, чтобы рекомендовать дополнительные товары с аналогичными свойствами. en.wikipedia.org
• Гибридные подходы. en.wikipedia.org Сочетают совместную фильтрацию, фильтрацию на основе контента и другие подходы. en.wikipedia.org
• Системы рекомендаций на основе сеанса. en.wikipedia.org Используют взаимодействие пользователя в течение сеанса для выработки рекомендаций. en.wikipedia.org Особенно полезны, когда история (например, прошлые клики, покупки) пользователя недоступна или не актуальна в текущем сеансе пользователя. en.wikipedia.org
• Кластеризация. neurohive.io Используется, когда задача рекомендательной системы становится задачей без учителя. neurohive.io Если очень мало исторических/размеченных данных, можно кластеризовать наблюдения на основе набора признаков, а затем назначить рекомендации для кластеров на основе меток, которые имеются у объектов в этом кластере. neurohive.io