Что такое система рекомендаций на основе контента? Как она работает?

Введение

Поскольку сейчас мы проводим значительное количество времени в Интернете, будь то онлайн-покупки, просмотр фильмов на OTT или просмотр видеороликов на YouTube, рекомендательные системы стали для нас решающими. Почти все популярные СМИ и платформы, такие как YouTube, Netflix, Amazon, Facebook и т.д., используют эти системы рекомендаций для предоставления пользователям высококачественного и персонализированного контента, что повышает продажи и вовлеченность. Это также приносит пользу заказчикам и пользователям, поскольку они получают предложения по соответствующим продуктам и контенту, соответствующим их предпочтениям и вкусам, что экономит их время и усилия.

Существует два основных типа рекомендательных систем:

1. Совместная фильтрация
2. Фильтрация на основе контента

В этом блоге мы обсудим систему рекомендаций, основанную на контенте.

Фильтрация на основе контента использует функции и контент, собранные в системе, для предоставления аналогичных рекомендаций. Она извлекает наиболее релевантную информацию из набора данных на основе наблюдений пользователей. Myntra, Netflix, Instagram и др. Являются распространенными платформами, использующими системы рекомендаций на основе контента.

Что такое Система рекомендаций, основанная на контенте?

Системы рекомендаций по контентной фильтрации используют алгоритмы машинного обучения, чтобы находить похожие предложения и рекомендовать пользователям новые элементы. Каждому значению в наборе данных присваиваются ключевые слова или атрибуты, позволяющие легко их распознавать. Основываясь на этих шаблонах, система рекомендаций делится информацией о предпочтениях пользователей и рекомендует соответствующий контент или продукты.

Алгоритм фильтрации на основе контента предлагает продукты на основе их характеристик, что возможно только при наличии четкого набора функций для продуктов и списка лайков пользователей. В нем хранятся пользовательские данные, такие как рейтинги, клики, лайки и антипатии, для создания профиля пользователя. Чем выше вовлеченность пользователя, тем точнее рекомендации.

Давайте возьмем пример. Предположим, вы ищете отели в Дели рядом с аэропортом, стоимость одной ночи в которых составляет около ₹ 3000. Итак, система рекомендаций, основанная на контенте, будет учитывать два ключевых слова – Дели и аэропорт, а также учитывать характеристики – расстояние от аэропорта и стоимость за ночь.

Вот еще один пример, объясненный с помощью диаграммы. Предположим, что есть четыре фильма, и пользователь уже посмотрел и ему понравились первые два.

Теперь система рекомендаций по контенту автоматически предложит третий фильм вместо четвертого, поскольку первый похож на первые два. Он рассчитает сходство на основе различных характеристик, таких как режиссер, актеры, продолжительность, жанр и т.д.

Как работает Система рекомендаций, основанная на контенте?

Системы рекомендаций, основанные на контенте, работают путем анализа содержимого и атрибутов товаров (таких как фильмы, книги, товары и т.д.) И сопоставления их с предпочтениями или профилем пользователя. Вот пошаговое объяснение того, как работают системы рекомендаций, основанные на контенте:

• Создание профиля элемента:

Каждый элемент в системе рекомендаций связан с набором атрибутов или функций контента. Эти атрибуты могут различаться в зависимости от типа рекомендуемых элементов. Например, в системе рекомендаций по фильмам атрибуты могут включать жанры, актеров, режиссеров и ключевые слова сюжета.

• Создание профиля пользователя:

Система также поддерживает профиль пользователя для каждого пользователя, который содержит информацию об их предпочтениях и прошлых взаимодействиях. Этот профиль создается с течением времени по мере взаимодействия пользователя с системой, предоставления обратной связи или указания своих симпатий и антипатий.

• Извлечение признаков:

Для каждого элемента и пользователя система извлекает соответствующие функции или атрибуты. Например, если это система рекомендаций по фильмам, она может извлекать такие функции, как жанры, актеры и режиссеры.

• Функции подсчета очков или взвешивания:

Система присваивает веса или баллы каждой функции в зависимости от их важности для прогнозирования пользовательских предпочтений. Например, если пользователь выказал сильное предпочтение боевикам, жанру “экшн” может быть придан больший вес.

• Вычисление Баллов по Предметам:

Чтобы рекомендовать товары пользователю, система рассчитывает оценку для каждого товара путем сравнения его характеристик с профилем пользователя. Часто это делается с использованием математических методов, таких как косинусное подобие или евклидово расстояние.

• Ранжирование и фильтрация:

Элементы ранжируются на основе их оценок, при этом в первую очередь рекомендуются элементы, набравшие больше очков. Система также может применить фильтрацию для удаления элементов, с которыми пользователь уже взаимодействовал, или элементов, которые не соответствуют определенным критериям.

• Генерация рекомендаций:

Наконец, система генерирует список рекомендуемых продуктов для пользователя на основе ранжированных оценок. Эти рекомендации представляются пользователю через интерфейс, такой как веб-сайт или приложение.

• Контур обратной связи:

По мере того, как пользователь взаимодействует с рекомендуемыми товарами (например, смотрит фильм, покупает товар), система обновляет профиль пользователя, отражая его меняющиеся предпочтения. Этот цикл обратной связи постоянно улучшает рекомендации с течением времени.

Ключевые моменты Алгоритма Системы рекомендаций на основе контента

• Системы рекомендаций, основанные на контенте, являются персонализированными, поскольку учитывают как атрибуты товаров, так и предпочтения пользователей.
• Они основаны на предположении, что пользователи предпочтут материалы, похожие по содержанию на те, которые им нравились или с которыми они взаимодействовали в прошлом.
• Системы, основанные на контенте, хорошо подходят для рекомендаций товаров с четкими атрибутами, таких как фильмы, книги или товары.
• Они менее эффективны, когда дело доходит до рекомендаций элементов, требующих глубокого понимания поведения пользователей, таких как новостные статьи или публикации в социальных сетях.

Использование систем рекомендаций, основанных на контенте

Системы рекомендаций на основе контента предназначены для рекомендации товаров пользователям на основе характеристик или содержания товаров и предпочтений пользователя. Вот некоторые распространенные способы использования систем рекомендаций на основе контента:

• Рекомендации по фильмам и телешоу:

Системы, основанные на контенте, могут рекомендовать пользователям фильмы или телешоу на основе ключевых слов жанра, актеров, режиссеров или сюжета контента, который им ранее нравился.

• Рекомендации по музыке:

На платформах потоковой передачи музыки системы рекомендаций на основе контента могут предлагать песни или альбомы в зависимости от музыкального вкуса пользователя с учетом таких факторов, как жанр, исполнитель и музыкальные особенности.

• Рекомендации по новостям и статьям:

Системы, основанные на контенте, могут персонализировать рекомендации по новостям и статьям, учитывая содержание статей, интересы пользователей и исторические привычки к чтению.

• Рекомендации по продуктам для электронной коммерции:

Интернет-магазины используют рекомендации на основе контента, чтобы предлагать товары покупателям на основе истории их посещений, прошлых покупок и характеристик товаров.

• Рекомендации по книге:

Системы рекомендаций, основанные на контенте, в книжных магазинах рекомендуют книги читателям на основе их предпочтений в отношении жанров, авторов и описаний книг.

• Рекомендации по работе:

Платформы поиска работы могут рекомендовать пользователям списки вакансий на основе их навыков, опыта работы и предпочтений, обеспечивая соответствие вакансии.

• Рекомендации по ресторану и Питанию:

Приложения для доставки еды и обзора ресторанов используют рекомендации на основе контента, чтобы предлагать рестораны, блюда или рецепты на основе предпочтений пользователя и диетических ограничений.

• Рекомендации по путешествиям:

Туристические веб-сайты рекомендуют пользователям отели, рейсы и места отдыха на основе их прошлой истории поездок, интересов и бюджетных ограничений.

• Рекомендации по Учебному курсу:

Платформы электронного обучения предлагают пользователям курсы и учебные материалы в зависимости от их образования, интересов и уровня квалификации.

• Рекомендации по здоровью и фитнесу:

Приложения для здоровья и фитнеса рекомендуют режим тренировок, планы питания и советы по оздоровлению в зависимости от целей пользователя в области здоровья, уровня физической подготовки и диетических предпочтений.

• Обнаружение контента в сервисах потоковой передачи контента:

Платформы потокового вещания рекомендуют статьи, видео и другой контент пользователям на основе их истории просмотров, предпочтений в контенте и характера вовлеченности.

• Рекомендации По недвижимости:

Веб-сайты по недвижимости предлагают объекты потенциальным покупателям или арендаторам на основе местоположения, ценового диапазона, типа недвижимости и предпочтений пользователей.

• Рекомендации по искусству и имиджу:

Художественные галереи и онлайн-арт-платформы используют системы, основанные на контенте, для предложения произведений искусства или изображений пользователям на основе их художественных предпочтений.

• Рекомендации по моде и одежде:

Розничные продавцы модной одежды рекомендуют покупателям одежду и аксессуары в зависимости от их стилевых предпочтений, размера и прошлых покупок.

• Персонализация контента в социальных сетях:

Платформы социальных сетей персонализируют каналы пользователей, рекомендуя посты, статьи или видео, соответствующие их интересам и истории взаимодействия.

Зачем использовать Систему рекомендаций, основанную на контенте?

Механизм рекомендаций по контенту обеспечивает конфиденциальность и работает с приобретенными, просматриваемыми и прошлыми продуктами. Он не требует от пользователей никаких других личных данных. Поскольку он использует просматриваемый контент или продукты, функции, которые он ищет, остаются теми же. Следовательно, генерируются результаты, ориентированные на пользователя и конкретные для него. Таким образом, у каждого пользователя будет свой набор результатов или предложений, которые сделают его опыт персонализированным и уникальным.

В двух словах, мы можем сказать, что результаты однозначны и откровенны. Кроме того, поскольку пользователям не нужно добавлять дополнительные входные данные или информацию, а единственным параметром для рекомендаций являются атрибуты, результаты являются релевантными и прозрачными.

Еще одним преимуществом использования контентной фильтрации является то, что она проста в использовании и более проста в построении.

Типы систем рекомендаций, основанных на контенте

• Фильтрация контента С использованием данных элемента

Система рекомендаций по контенту на основе элементов оценивает каждую особенность элемента в матрице и соответственно предлагает элементы. Pandas, библиотека Python, помогает вычислять значения матрицы для рекомендаций. Здесь продукты, рассмотренные для предложений, пересекаются с продуктами, которые просматриваются на основе их сходства.

В соответствии с рейтингом просматриваемых продуктов модель отображает рейтинг для других продуктов и предвосхищает их рейтинги. Пользователям рекомендуются товары с более высоким прогнозируемым рейтингом.

• Фильтрация контента С использованием пользовательских Данных

Если мы добавим несколько атрибутов вместе с просмотренными продуктами, историей покупок и приобретенными товарами, система сможет предоставлять нам более индивидуальные результаты, используя пользовательские данные. Таким образом, создание профилей – отличный способ сохранить данные для последующего использования. В алгоритмах фильтрации на основе контента основное внимание уделяется общим атрибутам нескольких элементов, а не тем, которые не являются общими.

Поскольку не все атрибуты объекта идентичны для пользователей, это повышает его важность. Веб-сайты и приложения часто просят пользователей оценить их услуги и продукты, поскольку отзывы имеют решающее значение при оценке товаров. Можно сказать, что фильтрация на основе контента с использованием пользовательских данных использует сохраненные данные или входные данные для получения результатов рекомендаций. Однако недостатком этого метода является отсутствие конфиденциальности данных для получения точных результатов.

Преимущества систем рекомендаций, основанных на контенте

• Он прост в использовании и обеспечивает точные результаты для каждого пользователя.
• Он предлагает даже новые элементы, как только они запускаются, без переписи, поскольку функции доступны с самого начала.
• Поскольку механизм рекомендаций по контенту понимает базовые функции, нет необходимости в каком-либо вмешательстве или вводе данных.
• Поскольку рекомендации основаны на ежедневных действиях пользователя, параметры и предпочтения предложений приведены в соответствие с выбором пользователя. Алгоритм, основанный на контенте, также рекомендует нишевые элементы, которые другие пользователи могут счесть неинтересными.
• Это наилучшая система фильтрации при рассмотрении группы продуктов, относящихся к одному типу.
• Его можно легко масштабировать для соответствия требованиям большого числа пользователей, поскольку ему не нужны данные от других пользователей, чтобы рекомендовать товары конкретному пользователю.

Ограничения систем рекомендаций, основанных на контенте

• Поскольку он рекомендует продукты, основанные на текущих интересах пользователей, невозможно расширять и открывать новые направления, которые пользователи находят интересными.
• Классификация новых продуктов при их добавлении может быть утомительной.
• Трудно рекомендовать пользователей, которые не настолько активны.
• Чтобы создать систему рекомендаций, основанную на контенте, вам необходимы обширные знания предметной области, поскольку выбор функций для элементов жестко запрограммирован в системе. Таким образом, платформа рекомендаций по контенту хороша лишь настолько, насколько хороши знания разработчика, создающего модель.
• Поскольку продукты почти похожи друг на друга, в небольших наборах данных практически нет разнообразия продуктов, что делает результат избыточным.
• Поскольку он вычисляет произведение элементов для поиска сходства, метод может дать сбой, если в наборе данных отсутствуют значения.