Совместная фильтрация

21.02.16
Совместная фильтрация

Совместная фильтрация  -  ее еще называют коллаборативной - представляет собой способ обработки данных, который основывается на использовании данных из различных источников для разработки профилей пользователей, которые связаны похожими вкусами и привычками в расходах. Некоторые из самых известных приложений коллаборативной фильтрации можно увидеть в интернете, где они используются для маркетинга, чтобы предсказать вкусы пользователей, и курировать сайты, функционирование которых основано на информации от пользователей.

Где применяется совместная фильтрация?

Простой пример того, как совместная фильтрация работает, это веб-сайт с системой рекомендаций для телевизионных шоу. Пользователи сайта предоставляют данные при входе в систему, и список показывает, что им нравится. Эти данные, в свою очередь используются для идентификации пользователей с похожими вкусами. Если 75% людей хотели посмотреть шоу B, система может сделать вывод, что люди, которым нравится один показ, вероятно, захотят увидеть и другие. Таким образом, когда пользователь входит в систему и определяется как поклонник, система может рекомендовать посмотреть и другие серии этой же передачи.

Для работы  коллаборативной фильтрации, необходимо много данных. Чем больше пользователей,  данные которых обрабатываются, тем более полезны и эффективны будут прогнозы. Небольшое количество данных не являются значимыми. Они могут содержать много ложных связей, которые приводят к ухудшению вкусовых прогнозов. Такие системы развиваются медленно, потому что база данных должна быть достаточной. В начале работы может расти разочарование в связи с системой, поскольку она делает плохие рекомендации, не имея достаточно данных.

Совместная фильтрация также широко используется на сайтах социальных сетей и сайтах, предоставляющих такие инструменты, как закладки, в которых пользователи распространяют и пропагандируют ссылки на сайты, которые они считают интересными. Когда пользователи добавляют данные в систему, система может начать делать рекомендации, которые рассчитаны на вкусы каждого пользователя.

Маркетологи могут использовать коллаборативную фильтрацию для доставки очень точно целевого маркетинга для пользователей. Это персонализированный маркетинг может быть очень эффективным.

Остались вопросы? свяжитесь с нами!

620017, г. Екатеринбург,
ул. Машиностроителей, 19, офис 606 (6 этаж)
Посмотреть панораму
Telegram: Saytum.Ru
Отправить заявку
на бесплатную консультацию
Я согласен с политикой конфиденциальности персональных данных и даю свое согласие на их обработку
4 + 7 =
Solve this simple math problem and enter the result. E.g. for 1+3, enter 4.
Ваши контактные данные в безопасности и не будут переданы третьим лицам