| rdfs:comment
| - Категория:Наука:Статьи к переработке Рекомендательные системы — программы, которые пытаются предсказать, какие объекты (фильмы, музыка, книги, новости, веб-сайты), будут интересны для пользователя, имея определенную информацию о его профиле. Зачастую реализуются на алгоритме коллаборативной фильтрации. В процессе работы рекомендательные системы собирают данные о пользователях, используя сочетание явных и неявных методов. Примеры явного сбора данных: Примеры неявного сбора данных:
|
| abstract
| - Категория:Наука:Статьи к переработке Рекомендательные системы — программы, которые пытаются предсказать, какие объекты (фильмы, музыка, книги, новости, веб-сайты), будут интересны для пользователя, имея определенную информацию о его профиле. Зачастую реализуются на алгоритме коллаборативной фильтрации. В процессе работы рекомендательные системы собирают данные о пользователях, используя сочетание явных и неявных методов. Примеры явного сбора данных:
* запрос у пользователя оценки объекта по дифференцированной шкале
* запрос у пользователя ранжировки группы объектов от наилучшего к наихудшему
* предъявление пользователю двух объектов с вопросом о том, какой из них лучше
* предложение создать список объектов, любимых пользователем Примеры неявного сбора данных:
* наблюдение за тем, что осматривает пользователь в интернет-магазинах
* ведение записей о покупках пользователя онлайн
* отслеживание содержимого компьютера пользователя Рекомендательные системы сравнивают однотипные данные от разных людей и вычисляют список рекомендаций для конкретного пользователя. Некоторые примеры их коммерческого и некоммерческого использования приведены в статье о коллаборативной фильтрации. Рекомендательные системы — удобная альтернатива поисковым алгоритмам, так как позволяют обнаружить объекты, которые не могут быть найдены последними. Любопытно, что рекомендательные системы часто используют поисковые машины для индексации необычных данных.
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)