Математическая модель построения системы персональных рекомендаций на основе признаков объектов

Abstract

Рассмотренная в статье модель рекомендательной системы на основе контентной фильтрации демонстрирует эффективность и пригодность для использования в задачах персонализации. Предложенный подход базируется на использовании признаков объектов и профилей пользователей, что позволяет учитывать индивидуальные предпочтения при генерации рекомендаций. Синтетический эксперимент подтвердил работоспособность модели: показатели Precision@5 и MAP показали, что более половины предложенных рекомендаций были релевантны. Предлагаемая модель рекомендательной системы на основе контентной фильтрации, несмотря на свои ограничения, обладает рядом уникальных особенностей, которые делают ее особенно ценной для задач персонализации. Эти особенности определяют ее преимущества и недостатки, а также сценарии наиболее эффективного применения. Она не зависит от поведения других пользователей. Профиль каждого пользователя строится исключительно на его личной истории взаимодействий и явных предпочтениях. Это позволяет системе давать очень точные и релевантные рекомендации для пользователей с уникальными, нишевыми или специфическими вкусами, которые могут не совпадать с общими трендами или предпочтениями большинства. Тем не менее модель чувствительна к выбору признаков и качеству представления пользовательского профиля, а также склонна к эффекту «узкой специализации». Это подчеркивает целесообразность дальнейших исследований в направлении гибридных подходов, сочетающих контентную и коллаборативную фильтрацию, а также применение модели к реальным данным. Развитие предложенной методики может способствовать созданию более точных и разнообразных рекомендательных систем, обладающих высокой пользовательской ценностью и потенциальным коммерческим эффектом.