Filtrowanie Oparte na Treści

Jak to działa

Podstawową funkcją filtrowania opartego na treści jest analizowanie cech przedmiotów i rekomendowanie artykułów podobnych do tych, które użytkownik polubił lub z którymi wcześniej wchodził w interakcje. Metoda ta nie tylko opiera się na dopasowywaniu cech przedmiotów do preferencji użytkownika, ale także uczy się na podstawie opinii użytkowników, aby móc udoskonalać przyszłe rekomendacje i zwiększać personalizację systemu.

Jakie kroki trzeba wykonać

1. Określenie cech: Ten krok obejmuje identyfikację i wyodrębnienie odpowiednich cech każdego produktu/elementu w systemie. Na przykład filmy mogą być scharakteryzowane przez takie cechy jak gatunek, aktorzy, reżyser i fabuła. Z drugiej strony, dla artykułów mogą obowiązywać kryteria: słowa kluczowe, tematy, autorzy. Tutaj możesz wykorzystać zaawansowane techniki do obsługi nieustrukturyzowanych danych, w tym przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dla tekstu i wizję komputerową dla obrazów.
2. Tworzenie profilu: Profil użytkownika jest tworzony na podstawie jego interakcji z elementami. Zawiera on preferencje użytkownika i określa rodzaje pożądanych przez niego przedmiotów i powiązane z nimi cechy.
3. Generowanie rekomendacji: System porównuje cechy przedmiotów w profilu użytkownika z cechami wszystkich dostępnych przedmiotów i generuje odpowiednie rekomendacje. Polecane są przedmioty o cechach podobnych do tych w profilu użytkownika.
4. Punktacja i ranking: Rekomendowane elementy są punktowane lub klasyfikowane na podstawie ich podobieństwa do profilu użytkownika. Do obliczenia tych wyników podobieństwa można użyć różnych algorytmów, między innymi podobieństwa cosinusowego, podobieństwa Jaccard i TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Wybór algorytmu zależy od typu zawartości i konkretnych wymagań aplikacji.

Gdzie ta technika jest stosowana najczęściej

Filtrowanie oparte na treści może poprawić komfort użytkowania w różnych platformach i branżach:

• Platformy e-commerce: Może rekomendować produkty klientom w oparciu o wcześniejsze zakupy, historię przeglądania i cechy produktu, tymsamym usprawniając odkrywanie i personalizację produktów.
• Usługi streamingowe: Platformy takie jak Netflix, Amazon Prime Video i Spotify wykorzystują filtrowanie treści do sugerowania filmów, programów telewizyjnych, muzyki i podcastów w oparciu o preferencje użytkownika i funkcje treści.
• Platformy społecznościowe: Facebook, Instagram i Twitter mogą rekomendować posty, filmy i konta w oparciu o zainteresowania użytkowników i cechy treści, takie jak hashtagi i tematy.
• Rekomendacje muzyczne: Usługi takie jak Pandora, Spotify i Apple Music rekomendują utwory i listy odtwarzania na podstawie historii słuchania, preferencji i funkcji muzycznych.
• Platformy odkrywania treści: Medium, YouTube i Reddit mogą sugerować artykuły, filmy i posty na podstawie zainteresowań użytkowników i cech treści.

Podsumowanie

Zauważ, że chociaż filtrowanie oparte na treści oferuje spersonalizowane rekomendacje, może czasami tworzyć “bańkę filtrującą”, ograniczając ekspozycję na różnorodne treści. Aby temu zaradzić, możesz połączyć filtrowanie oparte na treści z innymi technikami, takimi jak filtrowanie oparte na współpracy, a wtedy uzyskasz bardziej kompleksowy system rekomendacji.