فیلترینگ مبتنی بر محتوا (CBF) نوعی سیستم توصیه است که در برنامه‌های کاربردی بی‌شماری، از وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک گرفته تا شبکه‌های تحویل محتوا، برای شخصی‌سازی تجربه کاربر استفاده می‌شود. برای ارائه توصیه‌های مرتبط، اقدامات و ترجیحات یک کاربر را تجزیه و تحلیل می‌کند و از آنها یاد می‌گیرد. به جای تکیه بر رفتار سایر کاربران، پروفایلی از سلیقه هر کاربر بر اساس محتوایی که با آن در تعامل است ایجاد می کند.
پیدایش فیلترینگ مبتنی بر محتوا
اولین سیستم فیلترینگ مبتنی بر محتوا ریشه های خود را به روزهای اولیه اینترنت بازمی گرداند. سیستم‌های بازیابی اطلاعات دهه‌های 1960 و 1970، پیش‌سازهای CBF مدرن در نظر گرفته می‌شوند. ظهور شبکه جهانی وب در دهه 1990 شاهد ظهور بسیاری از خدمات مبتنی بر وب بود که به توصیه های شخصی نیاز داشتند که منجر به تکامل سیستم های CBF شد.
در اواخر دهه 1990، یک گروه تحقیقاتی در دانشگاه مینه‌سوتا، GroupLens، یکی از اولین سیستم‌های فیلتر مشترک را توسعه دادند. گرچه گروپ لنز در درجه اول یک سیستم مشارکتی است، اما عناصر CBF را در خود جای داده است که نشان دهنده یک نقطه محوری در توسعه آن است.
کاوش در فیلترینگ مبتنی بر محتوا
فیلتر مبتنی بر محتوا با ایجاد نمایه ای از تنظیمات برگزیده کاربر بر اساس محتوایی که با آن تعامل داشته اند، کار می کند. این نمایه ها شامل اطلاعاتی درباره نوع، دسته یا ویژگی های محتوا است. به عنوان مثال، در مورد یک سیستم توصیه فیلم، یک CBF ممکن است یاد بگیرد که کاربر فیلم‌های اکشن با بازی یک بازیگر خاص را ترجیح می‌دهد. سپس سیستم محتوای مشابه را توصیه می کند.
CBF از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا به‌طور خودکار از تجربه یاد بگیرد و بدون برنامه‌ریزی صریح، از تجربه بهبود یابد. این الگوریتم‌ها می‌توانند از طبقه‌بندی‌کننده‌های خطی ساده تا مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده باشند. این سیستم نمایه‌های کاربر را در تعامل با محتوای بیشتر به‌روزرسانی می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که توصیه‌ها مرتبط هستند.
فیلترینگ مبتنی بر محتوا: مکانیسم
عملکرد CBF شامل دو جزء کلیدی است: نمایش محتوا و الگوریتم فیلتر.
-
بازنمایی محتوا: هر آیتم در سیستم با استفاده از مجموعه ای از توصیفگرها یا اصطلاحات، معمولاً به صورت برداری نمایش داده می شود. به عنوان مثال، یک کتاب ممکن است با بردار کلمات کلیدی از توضیحات آن نشان داده شود.
-
الگوریتم فیلترینگ: الگوریتم فیلترینگ مدلی از ترجیحات کاربر را بر اساس تعامل کاربر با موارد یاد می گیرد. سپس از این مدل برای پیش بینی ارتباط سایر موارد با کاربر استفاده می شود.
رمزگشایی ویژگی های کلیدی فیلترینگ مبتنی بر محتوا
ویژگی های کلیدی سیستم های فیلترینگ مبتنی بر محتوا عبارتند از:
-
شخصی سازی: CBF بسیار شخصی‌سازی شده است زیرا توصیه‌ها را بر اساس اقدامات و ترجیحات کاربر تک‌تک می‌دهد، نه بر اساس نظر جمعی جامعه کاربر.
-
شفافیت: سیستم های CBF می توانند توضیح دهند که چرا یک توصیه خاص را بر اساس اقدامات گذشته کاربر ارائه کرده اند.
-
تازگی: CBF می تواند مواردی را توصیه کند که محبوب نیستند یا هنوز توسط بسیاری از کاربران رتبه بندی نشده اند و تنوع را ترویج می کنند.
-
بدون شروع سرد: CBF از مشکل "شروع سرد" رنج نمی برد، زیرا برای ارائه توصیه به داده های سایر کاربران نیازی ندارد.
انواع فیلترینگ مبتنی بر محتوا
در اصل دو نوع سیستم CBF وجود دارد:
-
CBF مبتنی بر ویژگی: این نوع از ویژگی های متمایز اقلام برای ارائه توصیه ها استفاده می کند. به عنوان مثال، توصیه یک فیلم بر اساس ژانر، کارگردان یا بازیگران.
-
CBF مبتنی بر کلمه کلیدی: این نوع از کلمات کلیدی استخراج شده از توضیحات آیتم ها برای ارائه توصیه ها استفاده می کند. به عنوان مثال، توصیه یک کتاب بر اساس کلمات کلیدی در خلاصه آن.
استفاده از فیلترینگ مبتنی بر محتوا: چالش ها و راه حل ها
سیستم های CBF به طور گسترده در تجارت الکترونیک، تجمیع اخبار و خدمات چند رسانه ای استفاده می شود. با این حال، آنها گاهی اوقات می توانند با مشکل بیش از حد تخصصی دست و پنجه نرم کنند، جایی که سیستم فقط مواردی مشابه مواردی را که کاربر در گذشته با آنها تعامل داشته است توصیه می کند که منجر به عدم تنوع می شود.
یک راه حل رایج، ترکیب تکنیک های فیلتر مشترک، ایجاد یک سیستم ترکیبی است که هم از ترجیحات فردی کاربر و هم از اولویت های جامعه کاربر سود می برد.
فیلترینگ مبتنی بر محتوا: مقایسه و ویژگی ها
| فیلترینگ مبتنی بر محتوا | فیلتر مشارکتی | سیستم های هیبریدی | |
|---|---|---|---|
| نیاز به داده های کاربر | داده های فردی کاربر | داده های چند کاربر | هر دو |
| مشکل شروع سرد | خیر | آره | بستگی به اجرا داره |
| تنوع توصیه ها | محدود | بالا | متعادل |
| قابل توضیح | بالا | محدود | متعادل |
آینده فیلترینگ مبتنی بر محتوا
انتظار می رود پیشرفت های آینده در یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی قابلیت های CBF را افزایش دهد. با افزایش یادگیری عمیق، پتانسیل ایجاد پروفایل های کاربری ظریف تر و پیش بینی های دقیق تر وجود دارد. همچنین، توسعه مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح می‌تواند به بهبود شفافیت توصیه‌ها کمک کند.
سرورهای پروکسی و فیلترینگ مبتنی بر محتوا
سرورهای پروکسی می توانند در سیستم های CBF مفید باشند. آنها می‌توانند محتوایی را که در بین کاربران با نمایه‌های مشابه محبوب است ذخیره کنند و سرعت و کارایی ارائه محتوا را بهبود بخشند. علاوه بر این، سرورهای پروکسی می‌توانند سطحی از ناشناس بودن را فراهم کنند و اطمینان حاصل کنند که تنظیمات برگزیده کاربر بدون شناسایی مستقیم کاربران جمع‌آوری می‌شوند.
