ТОП просматриваемых книг сайта:
Машинное обучение. Джейд Картер
Читать онлайн.
Одной из основных целей рекомендательных систем является улучшение удовлетворенности пользователей и повышение конверсии. Путем предоставления релевантных и интересных рекомендаций, системы могут помочь пользователям находить нужные товары или контент, сэкономив их время и упростив процесс выбора. Также рекомендации способствуют удержанию пользователей и повторным покупкам, что в свою очередь может привести к увеличению выручки и прибыли компании.
Рекомендательные системы могут быть применены в различных отраслях, включая электронную коммерцию, медиа, социальные сети и другие. В электронной коммерции, например, они могут предлагать рекомендации товаров, основанные на истории покупок или просмотрах пользователей, а также использовать коллаборативную фильтрацию для нахождения схожих пользователей и предлагать им рекомендации, основанные на предпочтениях похожих пользователей.
Коллаборативная фильтрация
Одним из наиболее распространенных алгоритмов, используемых в рекомендательных системах, является коллаборативная фильтрация. Этот метод основан на предположении, что если два пользователя проявили схожие предпочтения в прошлом, то они будут иметь схожие предпочтения и в будущем. Коллаборативная фильтрация использует матрицу оценок пользователей (например, оценки фильмов или товаров) для нахождения схожих пользователей или схожих товаров и рекомендует пользователю те элементы, которые оценили похожие пользователи.
Пример программы, реализующей коллаборативную фильтрацию для рекомендаций фильмов:
```python
import numpy as np
# Пример матрицы оценок пользователей
ratings = np.array([
[5, 4, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 4, 0, 5, 0],
[0, 0, 0, 2, 4, 5],
[4, 0, 0, 0, 0, 4]
])
# Вычисление схожести пользователей на основе корреляции Пирсона
def compute_similarity(user1, user2):
mask = np.logical_and(user1 != 0, user2 != 0)
if np.sum(mask) == 0:
return 0
return np.corrcoef(user1[mask], user2[mask])[0, 1]
# Функция рекомендации фильмов для пользователя
def recommend_movies(user_id, ratings, num_recommendations=5):
num_users, num_movies = ratings.shape
# Вычисление схожести пользователя с остальными пользователями
similarities = []
for i in range(num_users):
if i != user_id:
similarity = compute_similarity(ratings[user_id], ratings[i])
similarities.append((i, similarity))
similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
# Выбор топ-N наиболее похожих пользователей
top_similar_users = [similarity[0] for similarity in similarities[:num_recommendations]]
# Получение рекомендаций на основе оценок похожих пользователей
recommendations = np.zeros(num_movies)
for user in top_similar_users:
recommendations += ratings[user]
recommendations = np.where(ratings[user_id] == 0, recommendations, 0)
top_movies = np.argsort(recommendations)[::-1][:num_recommendations]
return top_movies
# Пример использования
user_id = 0
recommended_movies = recommend_movies(user_id, ratings)
print(f"Рекомендованные фильмы для пользователя {user_id}:")
for movie_id in recommended_movies:
print(f"Фильм