著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
インターネット Web サイトのユーザー数が増加するにつれて、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、より優れたコンテンツ サービスを提供するために、より優れた推奨システムが必要になります。効果的なレコメンデーション システムを設計する方法は、特に変化する環境においては非常に困難です。レコメンドシステムの目的は、ユーザーの行動データや閲覧傾向などのさまざまな情報を分析し、ユーザーに最適な商品やサービスを推奨することです。このような状況では、正確なコンテンツを迅速かつ正確に推奨する方法も非常に重要です。
近年、多くの学者がさまざまな方法を通じて、マルチビューおよびマルチセンサーのデータ融合に基づく推奨システムを研究してきました。たとえば、テキスト、画像、ビデオ、その他の情報の類似性を使用して関連付けモデリングを実行し、ユーザーの過去の行動を分析してユーザー ポートレートを構築し、機械学習と深層学習テクノロジーを使用してクロスソートを実現し、強化学習を使用します。ユーザー個別指導の実施方法等 しかし、ほとんどの研究は特定の種類のテクノロジーやモデルに限定されていることが多く、さまざまな推奨システムに従う基本原理とその長所と短所についての包括的な説明が不足しています。この記事では、多視点および多感覚データ融合の観点からレコメンド システムの基本原理、理論的基盤、コア アルゴリズムを分析し、実際のアプリケーション シナリオと方法論に基づいて詳細な議論を行うことを試みます。
2. 基本的な概念と用語の説明
2.1 ユーザー
Web サイトにアクセスするエンド ユーザーを指します。これには一般ユーザーも上級ユーザーも含まれます。通常、ユーザーは一般ユーザーと企業ユーザーの 2 つのタイプに分類できます。
2.2 内容
映画、音楽、ニュース、スポーツゲームなど、ユーザーに推奨する一連の関連商品、サービス、知識を指します。通常、コンテンツは名前、説明、表紙、著者、タグ、価格などの複数の属性で構成されます。
2.3 行動データ
つまり、クリック、お気に入り、共有、コメントなどを含む、コンテンツに関するユーザーのフィードバック データです。一般的に、行動データは直接取得することも、ログや行動追跡などを通じて取得することもできます。
2.4 推薦制度
～する能力を指します