Коллаборативная фильтрация

Материал из MachineLearning.

Содержание 1 Определения 1.1 Исходные данные 1.2 Постановки задач 2 История 3 Методы и алгоритмы 3.1 Контентные методы 3.2 Коллаборативные методы 3.3 Гибридные методы 3.4 Латентные модели 3.5 Байсовские сети 3.6 Матричные разложения 3.7 Кластеризация 3.8 Поиск ассоциативных правил 3.9 Совместный анализ контента и данных о пользовании 4 Приложения 5 Ссылки 6 Литература

Коллаборативная фильтрация (collaborative filtering, CF) —

Определения

Пользователь, клиент, субъект (user)

Объект, товар, сервис, ресурс (item)

Исходные данные

Протокол пользования. Данные о покупках. Рейтинги. Матрица «пользователи–объекты».

Постановки задач

Предсказание рейтингов. Формирование списка предложений.

История

Методы и алгоритмы

Контентные методы

(item-based CF)

Коллаборативные методы

(user-based CF)

Гибридные методы

Латентные модели

Байсовские сети

Матричные разложения

Кластеризация

Поиск ассоциативных правил

Совместный анализ контента и данных о пользовании

Приложения

Ссылки

• Collaborative Filtering Resources (Dr.Jun Wang)
• Collaborative Filtering Research Papers (James Thornton)
• Википедия

Литература