Фильтрация на основе контента (CBF) — это форма системы рекомендаций, используемая во множестве приложений, от веб-сайтов электронной коммерции до сетей доставки контента, для персонализации взаимодействия с пользователем. Он анализирует и учится на действиях и предпочтениях отдельных пользователей, чтобы предлагать соответствующие рекомендации. Вместо того, чтобы полагаться на поведение других пользователей, он создает профиль вкусов каждого пользователя на основе контента, с которым они взаимодействуют.
Генезис контентной фильтрации
Первая система контентной фильтрации берет свое начало еще на заре Интернета. Информационно-поисковые системы 1960-х и 1970-х годов считаются предшественниками современных CBF. С появлением Всемирной паутины в 1990-х годах появилось множество веб-сервисов, требующих персонализированных рекомендаций, что привело к развитию систем CBF.
В конце 1990-х годов исследовательская группа из Университета Миннесоты разработала GroupLens, одну из первых систем совместной фильтрации. Хотя в первую очередь это система совместной работы, GroupLens включила в себя элементы CBF, что стало поворотным моментом в ее развитии.
Углубляемся в контентную фильтрацию
Контентная фильтрация работает путем создания профиля пользовательских предпочтений на основе контента, с которым они взаимодействовали. Эти профили включают информацию о типе, категории или функциях контента. Например, в случае системы рекомендаций фильмов CBF может узнать, что пользователь предпочитает боевики с конкретным актером в главной роли. Затем система порекомендует аналогичный контент.
CBF использует алгоритмы машинного обучения для автоматического обучения и совершенствования на основе опыта без явного программирования. Эти алгоритмы могут варьироваться от простых линейных классификаторов до сложных моделей глубокого обучения. Система обновляет профили пользователей по мере их взаимодействия с большим количеством контента, обеспечивая актуальность рекомендаций.
Контентная фильтрация: механизм
Работа CBF включает в себя два ключевых компонента: представление контента и алгоритм фильтрации.
-
Представление контента: каждый элемент представлен в системе с помощью набора дескрипторов или терминов, обычно в форме вектора. Например, книга может быть представлена вектором ключевых слов из ее описания.
-
Алгоритм фильтрации: Алгоритм фильтрации изучает модель предпочтений пользователя на основе взаимодействия пользователя с элементами. Эта модель затем используется для прогнозирования релевантности других элементов для пользователя.
Расшифровка ключевых особенностей контентной фильтрации
Ключевые особенности систем контентной фильтрации включают в себя:
-
Персонализация: CBF высоко персонализирован, поскольку основывает рекомендации на действиях и предпочтениях отдельных пользователей, а не на коллективном мнении сообщества пользователей.
-
Прозрачность: системы CBF могут объяснить, почему они дали ту или иную рекомендацию, основываясь на прошлых действиях пользователя.
-
Новинка: CBF может рекомендовать товары, которые не популярны или еще не оценены многими пользователями, способствуя разнообразию.
-
Нет холодного старта: CBF не страдает от проблемы «холодного старта», поскольку для выдачи рекомендаций ему не требуются данные других пользователей.
Типы контентной фильтрации
В основном существует два типа систем CBF:
-
CBF на основе функций: этот тип использует различные характеристики элементов для предоставления рекомендаций. Например, рекомендуя фильм по жанру, режиссеру или актерам.
-
CBF на основе ключевых слов: этот тип использует ключевые слова, извлеченные из описаний элементов, для предоставления рекомендаций. Например, рекомендуя книгу на основе ключевых слов в ее кратком изложении.
Применение контентной фильтрации: проблемы и решения
Системы CBF широко используются в электронной коммерции, агрегировании новостей и мультимедийных услугах. Однако иногда они могут столкнуться с проблемой чрезмерной специализации, когда система рекомендует только элементы, похожие на те, с которыми пользователь взаимодействовал в прошлом, что приводит к отсутствию разнообразия.
Распространенным решением является использование методов совместной фильтрации, создавая гибридную систему, которая учитывает как индивидуальные предпочтения пользователя, так и предпочтения сообщества пользователей.
Контентная фильтрация: сравнение и характеристики
| Контентная фильтрация | Совместная фильтрация | Гибридные системы | |
|---|---|---|---|
| Требование к пользовательским данным | Индивидуальные данные пользователя | Несколько пользовательских данных | Оба |
| Проблема холодного запуска | Нет | Да | Зависит от реализации |
| Разнообразие рекомендаций | Ограниченное | Высокий | Сбалансированный |
| Объясняемость | Высокий | Ограниченное | Сбалансированный |
Будущее контентной фильтрации
Ожидается, что будущие достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта расширят возможности CBF. С развитием глубокого обучения появляется возможность создавать более детальные профили пользователей и делать более точные прогнозы. Кроме того, разработка объяснимых моделей ИИ может помочь повысить прозрачность рекомендаций.
Прокси-серверы и контентная фильтрация
Прокси-серверы могут быть полезны в системах CBF. Они могут кэшировать контент, популярный среди пользователей со схожими профилями, повышая скорость и эффективность доставки контента. Более того, прокси-серверы могут обеспечить определенный уровень анонимности, гарантируя сбор пользовательских предпочтений без прямой идентификации отдельных пользователей.
