Коллаборативная фильтрация

Этот подход является исторически первым в коллаборативной фильтрации и используется во многих рекомендательных системах. В данном подходе для активного пользователя подбирается подгруппа пользователей схожих с ним. Комбинация весов и оценок подгруппы используется для прогноза оценок активного пользователя[5]. У данного подхода можно выделить следующие основные шаги:

1. Присвоить вес каждому пользователю с учётом схожести его оценок и активного пользователя.
2. Выбрать несколько пользователей, которые имеют максимальный вес, то есть максимально похожи на активного пользователя. Данная группа пользователей и называется соседями[6].
3. Высчитать предсказание оценок активного пользователя для неоценённых им предметов с учётом весов и оценок соседей.

Данный подход предоставляет рекомендации, измеряя параметры статистических моделей для оценок пользователей, построенных с помощью таких методов как, метод байесовских сетей, кластеризации, латентной семантической модели, такие как сингулярное разложение, вероятностный латентный семантический анализ, скрытое распределение Дирихле и марковской процесс принятия решений на основе моделей. [5] Модели разрабатываются с использованием интеллектуального анализа данных, алгоритмов машинного обучения, чтобы найти закономерности на основе обучающих данных. Число параметров в модели может быть уменьшено в зависимости от типа с помощью метода главных компонент.

Этот подход является более комплексным и даёт более точные прогнозы, так как помогает раскрыть латентные факторы, объясняющие наблюдаемые оценки. [7]

Данный подход имеет ряд преимуществ. Он обрабатывает разреженные матрицы лучше, чем подход основанный на соседстве, что в свою очередь помогает с масштабируемостью больших наборов данных.

Недостатки этого подхода заключаются в «дорогом» создании модели[8]. Необходим компромисс между точностью и размером модели, так как можно потерять полезную информацию в связи с сокращением моделей.

Данный подход объединяет в себе подход основанный на соседстве и основанный на модели. Гибридный подход является самым распространённым при разработке рекомендательных систем для коммерческих сайтов, так как он помогает преодолеть ограничения изначального оригинального подхода (основанного на соседстве) и улучшить качество предсказаний. Этот подход также позволяет преодолеть проблему разреженности данных и потери информации. Однако данный подход сложен и дорог в реализации и применении.[9]

Как правило, большинство коммерческих рекомендательных систем основано на большом количестве данных (товаров), в то время как большинство пользователей не ставит оценки товарам. В результате этого матрица «предмет-пользователь» получается очень большой и разреженной, что представляет проблемы при вычислении рекомендаций. Эта проблема особенно остра для новых, только что появившихся систем.[4] Также разреженность данных усиливает проблему холодного старта.

С увеличением количества пользователей в системе, появляется проблема масштабируемости. Например, имея 10 миллионов покупателей ${\displaystyle O(M)}$ и миллион предметов ${\displaystyle O(N)}$, алгоритм коллаборативной фильтрации со сложностью равной ${\displaystyle O(MN)}$ уже слишком сложен для расчётов. Также, многие системы должны моментально реагировать на онлайн запросы от всех пользователей, независимо от истории их покупок и оценок, что требует ещё большей масштабируемости.

Новые предметы или пользователи представляют большую проблему для рекомендательных систем. Частично проблему помогает решить подход, основанный на анализе содержимого, так как он полагается не на оценки, а на атрибуты, что помогает включать новые предметы в рекомендации для пользователей. Однако проблему с предоставлением рекомендации для нового пользователя решить сложнее.[4]

Синонимией называется тенденция похожих и одинаковых предметов иметь разные имена. Большинство рекомендательных систем не способны обнаружить эти скрытые связи и поэтому относятся к этим предметам как к разным. Например, «фильмы для детей» и «детский фильм» относятся к одному жанру, но система воспринимает их как разные.[5]

В рекомендательных системах, где каждый может ставить оценки, люди могут давать позитивные оценки своим предметам и плохие своим конкурентам. Также, рекомендательные системы стали сильно влиять на продажи и прибыль, с тех пор как получили широкое применении в коммерческих сайтах. Это приводит к тому, что недобросовестные поставщики пытаются мошенническим образом поднимать рейтинг своих продуктов и понижать рейтинг своих конкурентов.[4]

Коллаборативная фильтрация изначально призвана увеличить разнообразие, чтобы позволить открывать пользователям новые продукты из бесчисленного множества. Однако некоторые алгоритмы, в частности основанные на продажах и рейтингах, создают очень сложные условия для продвижения новых и малоизвестных продуктов, так как их замещают популярные продукты, которые давно находятся на рынке. Это в свою очередь только увеличивает эффект «богатые становятся ещё богаче» и приводит к меньшему разнообразию.[10]

К «белым воронам» относятся пользователи, чьё мнение постоянно не совпадает с большинством остальных. Из-за их уникального вкуса, им невозможно что-либо рекомендовать. Однако, такие люди имеют проблемы с получением рекомендаций и в реальной жизни, поэтому поиски решения данной проблемы в настоящее время не ведутся.[5]