Фільтрування на основі вмісту (CBF) — це форма рекомендаційної системи, яка використовується в безлічі програм, від веб-сайтів електронної комерції до мереж доставки вмісту, для персоналізації взаємодії з користувачем. Він аналізує дії та вподобання окремих користувачів, щоб запропонувати відповідні рекомендації. Замість того, щоб покладатися на поведінку інших користувачів, він створює профіль смаків кожного користувача на основі вмісту, з яким вони взаємодіють.
Генезис фільтрації на основі вмісту
Перша система фільтрації на основі вмісту сягає своїм корінням у перші дні Інтернету. Інформаційно-пошукові системи 1960-1970-х років вважаються попередниками сучасної CBF. З появою Всесвітньої павутини в 1990-х роках з’явилося багато веб-сервісів, які вимагали персоналізованих рекомендацій, що призвело до еволюції систем CBF.
Наприкінці 1990-х дослідницька група в Університеті Міннесоти розробила GroupLens, одну з перших спільних систем фільтрації. Незважаючи на те, що в першу чергу це система спільної роботи, GroupLens увібрала в себе елементи CBF, що є ключовим моментом у її розвитку.
Заглиблення в фільтрацію на основі вмісту
Фільтрування на основі вмісту створює профіль уподобань користувача на основі вмісту, з яким вони взаємодіяли. Ці профілі містять інформацію про тип, категорію або особливості вмісту. Наприклад, у випадку системи рекомендацій фільмів, CBF може дізнатися, що користувач віддає перевагу бойовикам із певним актором. Потім система порекомендує схожий вміст.
CBF використовує алгоритми машинного навчання для автоматичного навчання та вдосконалення на основі досвіду без явного програмування. Ці алгоритми можуть варіюватися від простих лінійних класифікаторів до складних моделей глибокого навчання. Система оновлює профілі користувачів, коли вони взаємодіють із більшим вмістом, забезпечуючи актуальність рекомендацій.
Фільтрування на основі вмісту: механізм
Робота CBF включає два ключових компоненти: представлення вмісту та алгоритм фільтрації.
-
Представлення змісту: Кожен елемент представлено в системі за допомогою набору дескрипторів або термінів, зазвичай у формі вектора. Наприклад, книга може бути представлена вектором ключових слів з її опису.
-
Алгоритм фільтрації: Алгоритм фільтрації вивчає модель уподобань користувача на основі взаємодії користувача з елементами. Потім ця модель використовується для прогнозування релевантності інших елементів для користувача.
Декодування основних функцій фільтрації на основі вмісту
Ключові особливості систем фільтрації на основі вмісту включають:
-
Персоналізація: CBF дуже персоналізований, оскільки він ґрунтує рекомендації на діях і вподобаннях окремих користувачів, а не на колективній думці спільноти користувачів.
-
Прозорість: системи CBF можуть пояснити, чому вони дали певну рекомендацію на основі попередніх дій користувача.
-
Новинка: CBF може рекомендувати товари, які не є популярними або ще не оцінені багатьма користувачами, сприяючи різноманітності.
-
Немає холодного старту: CBF не страждає від проблеми «холодного запуску», оскільки йому не потрібні дані інших користувачів для надання рекомендацій.
Типи фільтрації на основі вмісту
Існує два типи систем CBF:
-
CBF на основі функцій: цей тип використовує різні характеристики елементів для надання рекомендацій. Наприклад, порекомендувати фільм за жанром, режисером чи акторами.
-
CBF на основі ключових слів: цей тип використовує ключові слова, витягнуті з описів предметів, щоб надати рекомендації. Наприклад, рекомендувати книгу на основі ключових слів у її анотації.
Застосування фільтрації на основі вмісту: проблеми та рішення
Системи CBF широко використовуються в електронній комерції, агрегації новин і мультимедійних послугах. Однак іноді вони можуть мати проблеми з надмірною спеціалізацією, коли система рекомендує лише елементи, схожі на ті, з якими користувач взаємодіяв у минулому, що призводить до відсутності різноманітності.
Загальним рішенням є використання методів спільної фільтрації, створення гібридної системи, яка виграє як від індивідуальних уподобань користувача, так і від уподобань спільноти користувачів.
Фільтрування на основі вмісту: порівняння та характеристики
| Фільтрування на основі вмісту | Спільна фільтрація | Гібридні системи | |
|---|---|---|---|
| Вимога щодо даних користувача | Індивідуальні дані користувача | Дані кількох користувачів | Обидва |
| Проблема з холодним запуском | Немає | Так | Залежить від реалізації |
| Різноманітність рекомендацій | Обмежений | Високий | Збалансований |
| Пояснюваність | Високий | Обмежений | Збалансований |
Майбутнє фільтрації на основі вмісту
Очікується, що майбутні досягнення в області машинного навчання та штучного інтелекту розширять можливості CBF. З розвитком глибокого навчання є потенціал для створення детальніших профілів користувачів і більш точних прогнозів. Крім того, розробка зрозумілих моделей ШІ може допомогти підвищити прозорість рекомендацій.
Проксі-сервери та фільтрація на основі вмісту
Проксі-сервери можуть бути корисними в системах CBF. Вони можуть кешувати вміст, популярний серед користувачів зі схожими профілями, підвищуючи швидкість і ефективність доставки вмісту. Крім того, проксі-сервери можуть забезпечити певний рівень анонімності, забезпечуючи збір уподобань користувачів без безпосередньої ідентифікації окремих користувачів.
