Pasar pasar berkembang secara independen dari platform tempat toko online beroperasi. Kebutuhan akan pembentukan pelayanan yang lengkap masih belum terpenuhi, terutama dalam hal pemilihan obat atau kosmetik. Sistem rekomendasi yang diberdayakan AI harus menyelesaikan masalah utama yang dihadapi oleh banyak situs. Bagaimana ini harus dilakukan dapat dipertimbangkan pada subjek toko yang menawarkan semua jenis krim, losion, kosmetik dan produk perawatan kulit.
Untuk kasus seperti itu, prinsip penyaringan kolaboratif sangat cocok, yang membangun prediksi berdasarkan preferensi yang sudah diketahui, dan memberikan rekomendasi untuk preferensi pengguna yang sama sekali berbeda yang belum diketahui. Prinsipnya sederhana - sekali penilaian yang diberikan dari suatu fenomena atau produk, ditinggalkan lebih awal, adalah dasar untuk penilaian serupa dari fenomena dan produk lain di masa depan. Keuntungan dari penyaringan kolaboratif adalah "penajaman" individualnya untuk setiap klien, terlepas dari fakta bahwa alasan informasi untuk ramalan dikumpulkan dari tanggapan ribuan orang lain.
Pendekatan ini menggunakan tiga metode untuk membuat sistem rekomendasi. Yang pertama adalah penyaringan kolaboratif, yang kedua adalah rekomendasi berbasis konten, dan yang ketiga adalah hibrida.
Seluruh sistem rekomendasi terlihat seperti ini.
– . , :
, ;
() ;
, .
, , , , , , , . . . , , . , .
– . , . . , , . . . , :
. , . , . . .
?
, , . , , , , , .
, . «» , , .
. , «». «» «» . , «» - , . «»- .
, , , .
: 15 15 , 14 . 210 (1514) , «» . . – , . :
Xi = WXi
, .
, :
N – N , mm – , dd — , XijXij — i- j- . .
, , .
–
, , - -. . , .. , .
, , «» , , . , , «» . , , «» . , , , . , , .
. , - , . . , « » , .
, , – IP-, . . , . , . , .