Вопрос или проблема
Я работаю над проектом, связанным с созданием системы рекомендации новостей. Я дошел до того, что количественно оценил взаимодействие пользователей с различными статьями на сайте, используя байесовскую функцию для определения склонности пользователя к определенной теме. Я также количественно оценил недавние статьи с помощью LDA, определяя пропорцию того, о чем говорит статья в каждой из тем.
Склонность пользователя x к темам выглядит следующим образом (target-x):
user_id интерес-тема-0 интерес-тема-1 интерес-тема-2 интерес-тема-3 интерес-тема-4 интерес-тема-5 интерес-тема-6 интерес-тема-7 интерес-тема-8 интерес-тема-9
0 0.0257 0.2956 0.0386 0.0643 0.1285 0.0000 0.0 0.0257 0.0386 0.1671
Мои количественно оцененные статьи выглядят следующим образом (векторы-v):
post_id тема-0 тема-1 тема-2 тема-3 тема-4 тема-5 тема-6 тема-7 тема-8 тема-9
x 0.055048 0.000000 0.742544 0.032286 0.059630 0.000000 0.000000 0.01173 0.0 0.095441
y 0.000000 0.051172 0.000000 0.000000 0.158314 0.042632 0.022281 0.00000 0.0 0.720676
z 0.028615 0.000000 0.020919 0.000000 0.000000 0.018940 0.882862 0.00000 0.0 0.046078
Форма целевого вектора всегда будет (10,)
Форма векторов всегда будет (num_articles, 10)
Оба вектора не следуют одной и той же распределению.
Сейчас я пытаюсь найти лучший способ рекомендовать статьи из векторов v для целевого пользователя x, учитывая x и v. Я пробовал функции расстояния, такие как косинусное сходство, чтобы определить расстояние между векторами. Результаты удовлетворительные, но я ищу лучшую функцию/метрику, чтобы выбрать топ n рекомендаций для пользователя.
Другие способы измерения расстояний векторов с вещественными значениями:
- Евклидово расстояние
- Метрика Манхэттена
- Метрика Минковского более высокого порядка
- Расстояние Чебышева
Помимо простого пробования различных метрик расстояния, вы можете попробовать переосмыслить задачу или использовать A/B тестирование, чтобы выяснить, какие рекомендации наиболее полезны для пользователей на практике.
Ответ или решение
Метрики оценки для системы рекомендаций новостей
Введение
Ваша работа по созданию системы рекомендаций новостей представляет собой сложную задачу, требующую точного анализа пользовательского взаимодействия с контентом. Основными данными, доступными для вас, являются джейзинские функции (по аналогии с байесовыми) для измерения интересов пользователей и тематические векторы статей, полученные с помощью латентного семантического анализа (LDA).
Проблема
Вы уже применили косинусное сходство для оценки расстояния между векторами интересов пользователя и векторами статей, и хотя результаты являются удовлетворительными, вы ищете более совершенные методы. Исходя из структуры данных и ваших требований, стоит рассмотреть различные альтернативные метрики и методы обработки для повышения качества рекомендаций.
Возможные метрики оценки
-
Косинусное сходство:
- Продолжайте использовать его, так как оно хорошо показывает степень "направленности" двух векторов, что подходит для вашей задачи. Оно не чувствительно к величине векторов и позволяет выявить тонкие связи между интересами пользователя и содержанием статей.
-
Евклидово расстояние:
- Хотя это простой метод, он может быть полезен для понимания общего расстояния между интересами пользователя и темами статей. Его стоит использовать в комбинации с другими метриками для более полного анализа.
-
Манхэттенское расстояние:
- Эта метрика хорошо работает, если вам нужно учитывать абсолютное значение отклонений в интересах. Она может помочь выявить статейные темы, в которых пользователь наиболее нуждается.
-
Метрика Минковского:
- Позволяет варьировать степень близости, что может дать вам большую гибкость в выборе параметров (например, p=1 для Манхэттенского и p=2 для Евклидова).
-
Чебышевское расстояние:
- Если вам важно учитывать максимальное отклонение в единственном показателе, это расстояние будет полезно.
Улучшение推荐系统
-
Взвешивание тем:
- Вместо простого сравнения векторов, вы можете назначить весовые коэффициенты для тем в зависимости от их важности для каждого отдельного пользователя. Это позволит вам более глубоко учитывать индивидуальные предпочтения, повышая точность рекомендаций.
-
Смешение метрик:
- Рассмотрите возможность комбинирования различных метрик для создания ансамблевой модели. Это может привести к более точным результатам, чем использование одной метрики.
-
Обучение с подкреплением:
- Используйте методы обучения с подкреплением для адаптации рекомендаций в реальном времени на основе реакции пользователя на предложенные статьи.
-
A/B тестирование:
- Проводите регулярные тесты для оценки эффективности ваших рекомендаций. Это поможет вам определить, какая метрика или метод дает лучшие результаты с точки зрения пользовательского взаимодействия.
Заключение
Создание эффективной системы рекомендаций — это итеративный процесс, требующий экспериментов с различными метриками и подходами. Основное внимание должно уделяться инсайтам, получаемым в результате анализа поведения пользователей. Путем комбинирования различных методов и постоянного улучшения на основе отзывов пользователей вы сможете создать систему, которые будет не только удовлетворять, но и превосходить ожидания пользователей.
SEO Оптимизация
При написании дальнейших материалов о системе рекомендаций учитывайте использование ключевых слов, таких как "метрики системы рекомендаций", "оптимизация рекомендаций", "анализ пользовательских данных" и "машинное обучение для рекомендаций", чтобы привлечь целевую аудиторию, интересующуюся этой темой.