Разработка рекомендательной системы на Python

Думаю, никого сегодня не удивить рекомендательными системами. Их можно встретить повсюду: на сайте с книгами (ozon.ru), блогах (habr.ru), интернет-магазинах (практически любой), стриминговых музыкальных (spotify, Яндекс.Музыка) и видео сервисах (kinopoisk, ivi, amediateka). Самый продуктивный способ разобраться как работают подобные алгоритмы — написать самому с самого начала. Этому и будет посвящена текущая статья.

В рекомендательных системах есть два основных подхода:

  1. Content-based рекомендации основанные на описании объектов, которые требуется рекомендовать (рекомендуем фильмы, похожие на те, которые понравились пользователю);
  2. Коллаборативная фильтрация основанная на оценках пользователя и похожести его на других пользователей.

Первый подход более трудоёмкий и сильно привязан к конкретной предметной области. Второй — значительно проще, но имеет недостатки. Например, проблема “холодного старта”: что рекомендовать новым пользователям, которые не оценили ни одного фильма или кому рекомендовать фильм, у которого ещё нет оценок?

В этой статье определим рекомендации на основе коллаборативной фильтрации.

Продолжение на makesomecode.me

 

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.