Сразу открою страшную тайну. Этот материал подготовлен с помощью ИИ, а конкретно Алисы Яндекс. Но я изменил структуру и порядок изложения материала, а также отредактировал. Поскольку я не предполагал включать что-то новое и оригинальное в этот материал, такой подход показался вполне разумным.

Рекомендательные системы (РС) — это программные инструменты, которые предсказывают, какие объекты (товары, фильмы, музыка и т.п.) заинтересуют конкретного пользователя. Их работа основана на анализе данных о поведении и предпочтениях пользователей, что позволяет формировать персонализированные предложения. Так, могут анализироваться история просмотров, время проведения на сайте, заказы и покупки, отзывы и рекомендации, комментарии и лайки.

Далее изложено то, что мы называем “концепция рекомендательной системы”: признаки или характеристические свойства, этапы работы системы, виды и основные алгоритмы рекомендательных систем.

• Персонализация — адаптация рекомендаций под уникальные предпочтения каждого пользователя.
• Релевантность — соответствие рекомендаций текущим интересам и потребностям.
• Разнообразие — предложение не только очевидных, но и новых, потенциально интересных вариантов.
• Учёт контекста пользователя — местоположения, времени, используемого устройства.

• Сбор данных о пользователях: информация о предыдущих покупках, оценках, просмотрах, посещённых страницах и социальных контактах. Для понимания поведения пользователя учитываются как явные данные (например, лайки), так и неявные данные (например, клики).
• Создание профилей пользователей на основе собранных данных, в которых отражаются их предпочтения и интересы.
• Оценка сходства между пользователями и объектами: анализируется сходство профилей пользователей и сходства между элементами. Например, если пользователь A и пользователь Б имеют схожие предпочтения, то элемент, который нравится пользователю A, скорее всего, придётся по вкусу и пользователю Б.
• Фильтрация к объёму контента и определение, какие элементы наиболее релевантны для пользователя. Могут быть задействованы фильтры по жанру, времени, местоположению или иным параметрам.
• Учёт реакции пользователя на предлагаемые элементы, чтобы улучшать рекомендации и обновлять модель на основе этой информации. Например, если зритель онлайн-кинотеатра положительно оценил предложенный фильм, алгоритм учтёт это при формировании рекомендаций в будущем.
• Генерация рекомендаций. Различные варианты ранжируются по вероятности соответствия запросу; предлагаются наиболее подходящие из них. Предложения постоянно обновляются в реальном времени, учитывая новые действия пользователя.

• Контентная фильтрация (КонФ) — рекомендации на основе характеристик товаров.
  • Алгоритмы КонФ анализируют характеристики товаров и сопоставляют их с профилем предпочтений пользователя.
  • Пример: для каждого товара извлекаются ключевые признаки: для фильмов это может быть жанр, режиссёр, актёры, год выпуска, для товаров — бренд, категория, цена, характеристики.
• Коллаборативная фильтрация (КолФ)— рекомендации на основе поведения похожих пользователей и анализа их взаимодействия.
  • Алгоритмы КолФ делятся на: user-based — ищет пользователей с похожими предпочтениями и рекомендует то, что понравилось им, item-based — ищет взаимосвязи между объектами на основе их совместного потребления.
  • Пример: если пользователь часто смотрит триллеры, система предлагает другие фильмы в этом жанре, изучая их описание, режиссёров и ключевые слова. Другой пример: если пользователи A и B оценили одинаково несколько фильмов, то фильм, который понравился пользователю A, может быть рекомендован пользователю B.
• Фильтрация на основе знаний (ФЗ) — рекомендации с учётом конкретных параметров и потребностей.
  • Пример: если эту модель смартфона уже покупали вместе с чехлом, плёнкой на экран, наушниками и адаптером питания, системе тоже предложат такое.
• Гибридные системы — комбинация нескольких подходов.
  • Пример: если пользователь уже прочитал несколько книг в жанре научной фантастики с высокими оценками, система может предложить ему не только другие научно-фантастические книги, которые понравились похожим пользователям (КолФ), но и новые книги того же жанра или с похожими сюжетными линиями и темами (КонФ).

• Глубокое обучение (Deep Learning) — реализуется через нейронные сети, способные выявлять сложные нелинейные зависимости в данных.
• Технология обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) анализирует не только прямые оценки и отзывы пользователей, но и более сложные языковые конструкции, включая эмоциональные оттенки и сленговые выражения.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) учитывают последовательность действий пользователя, что важно для понимания эволюции предпочтений.

• Офлайн-оценка — использует исторические данные для измерения точности предсказаний.
• Онлайн-оценка — измеряет реальное взаимодействие пользователей с рекомендациями.
• Пользовательские исследования — собирает явные отзывы о качестве рекомендаций.
• Бизнес-метрики: коэффициент кликабельности рекомендаций (CTR), процент конверсии из рекомендаций, увеличение среднего чека и рост повторных покупок.

• Электронная коммерция — интернет-магазины предлагают товары, основываясь на предыдущих покупках, просмотрах или поведении других пользователей.
• Стриминговые сервисы — платформы для просмотра фильмов и прослушивания музыки анализируют предпочтения на основе ранее просмотренных фильмов и прослушанных песен и предлагают новые, которые могут понравиться.
• Сервисы доставки еды — рекомендательные системы предлагают блюда, основываясь на предыдущих заказах и предпочтениях.
• Онлайн-образование — образовательные платформы используют рекомендательные системы для подбора курсов.
• Электронные библиотеки – хранилища художественной, образовательной, технической, периодической литературы предлагают книги, журналы, сборники, учебники в соответствии с текущими предпочтениями читателя.

Перечень ресурсов, где в том или ином виде реализована концепция рекомендательной системы.

• timeweb.com
• sberbusiness.live
• sky.pro
• flaton.systems
• blog.skillfactory.ru
• thecode.media
• retailrocket.ru
• simulative.ru
• simulative.ru
• club.dns-shop.ru
• platrum.ru

Этот материал открывает серию постов о моем новом приложении Ребус – рекомендательная система для выбора книг. Хорошее дополнение к уже работающим приложениям: Текстоматика – интеллектуальный анализ текстов, ZAPP – самоконтрооль при сахарном диабете, Генезис – хранение родословной, семейных фото, документов и реликвий. И это не считая самого сайта https://www.ivkconsulting.ru.