マーケットプレイス市場は、オンラインストアが運営するプラットフォームとは独立して発展します。特に医薬品や化粧品の選択に関しては、全範囲のサービスを形成する必要性は依然として満たされていません。 AI を活用したレコメンダー システムは、多くのサイトが直面する主な問題を解決する必要があります。これがどのように行われるべきかは、あらゆる種類のクリーム、ローション、化粧品、スキンケア製品を提供する店を対象に考えることができます。
このような場合には、協調フィルタリングの原理が適しています。これは、既知の好みに基づいて予測を構築し、完全に異なるユーザーのまだ未知の好みに対する推奨事項を提供します。原則は単純です - ある現象または製品の特定の評価は、以前に残され、将来の他の現象や製品の同様の評価の基礎となります。協調フィルタリングの利点は、予測の情報理論的根拠が他の何千人もの人々の反応から収集されているにもかかわらず、各クライアントの個々の「鮮明化」です。
このアプローチでは、レコメンダー システムを作成するために 3 つの方法を使用します。1 つ目は協調フィルタリング、2 つ目はコンテンツベースのレコメンデーション、3 つ目はハイブリッドです。
推薦システム全体はこんな感じ。
– . , :
, ;
() ;
, .
, , , , , , , . . . , , . , .
– . , . . , , . . . , :
. , . , . . .
?
, , . , , , , , .
, . «» , , .
. , «». «» «» . , «» - , . «»- .
, , , .
: 15 15 , 14 . 210 (1514) , «» . . – , . :
Xi = WXi
, .
, :
N – N , mm – , dd — , XijXij — i- j- . .
, , .
–
, , - -. . , .. , .
, , «» , , . , , «» . , , «» . , , , . , , .
. , - , . . , « » , .
, , – IP-, . . , . , . , .