Вопрос или проблема
Я пытаюсь создать систему, где пользователь приходит на платформу, выбирает тему (несколько заранее определенных тем), и тогда мы соединяем его с любым случайным пользователем онлайн, который выбрал ту же тему. Затем они могут общаться.
Сейчас я пытаюсь соединять их умно, основываясь на исторических данных пользователя (пользователи, с которыми он уже общался, продолжительность их беседы, рейтинг после общения и т.д.), а также на его базовой информации профиля.
Как я могу использовать коллаборативную фильтрацию в этом случае, потому что у меня нет продукта и в любое время доступно онлайн очень мало пользователей (10-15), поэтому я должен соединить его с кем-нибудь из них.
Заранее спасибо!
Вы можете использовать коллаборативную фильтрацию с неявными признаками. Однако я бы начинал с еще более простого подхода. Возможно, вы могли бы начать с использования метрики расстояния, такой как косинусное сходство, или искать ближайших соседей, используя KNN.
.
Ответ или решение
Теория
Рекомендательные системы, которые соединяют пользователей друг с другом, могут использовать разные подходы, как контент-основанную фильтрацию, так и коллаборативную фильтрацию. Каждый из этих методов имеет свои особенности и применение зависит от доступных данных и контекста задачи.
Контент-ориентированная фильтрация фокусируется на атрибутах пользователей и взаимодействий, таких как их профили, предпочтения, предыдущие взаимодействия и рейтинги. Этот метод не требует большого объема пользовательских данных, что делает его особенно полезным в ситуациях с небольшим количеством пользователей.
Коллаборативная фильтрация, с другой стороны, основывается на поведении пользователей, анализируя исторические данные и взаимосвязи между ними. Она делится на две основные категории: модели пользователь-пользователь и товар-товар. В вашем случае можно рассматривать пользователей как "товары" и использовать рейтинг взаимодействий в качестве основы для создания рекомендаций.
Пример
Представим ситуацию, когда на платформе всего 10 пользователей, и каждый может выбирать из нескольких предопределённых тем для общения. В такой среде коллаборативная фильтрация может быть вызовом из-за минимального объема данных и небольшого количества пересечений в предпочтениях пользователей. В таких случаях, когда количество пользователей ограничено, и они обращаются к единой теме, важно учитывать продолжительность и качество предыдущих взаимодействий.
Применение
Хотя вы можете использовать коллаборативную фильтрацию, учитывая специальные метрики, такие как продолжительность сеансов и рейтинги после взаимодействия, более разумным начальным подходом может быть использование методов подобия, например, косинусной меры или алгоритма ближайших соседей (KNN). Это позволит вам сопоставлять пользователей на основе схожести их профилей и данных исторических взаимодействий.
Вот как можно применить данные подходы:
-
Построение профиля пользователя: Определите ключевые характеристики и атрибуты, которые будут использоваться для расчета схожести. Это могут быть рейтинги взаимодействий, темы, предпочитаемые пользователем, и продолжительность предыдущих сессий.
-
Косинусовая схожесть: Используйте косинусовую схожесть для вычисления угловой меры близости между двумя пользователями на основании их профилей. Это позволит определить, какие пользователи имеют наиболее схожие профили интересов.
-
Алгоритм KNN: Найдите ближайших соседей для пользователя, основываясь на расчете косинусовой схожести. Это поможет выявить тех пользователей, у которых есть наибольшая вероятность формирования успешного эффективного взаимодействия.
-
Анализ обратной связи: Учитывайте оставленные пользователями рейтинги и отзывы о прошлом взаимодействии для более точной калибровки системы и повышения качества рекомендаций.
Таким образом, применяя методы подобия и начальную обработку данных, вы сможете разработать эффективную рекомендательную систему, которая будет работать даже в условиях ограниченного количества онлайн-пользователей. Если количество данных возрастет, можно будет исследовать более продвинутую коллаборативную фильтрацию для увеличения точности рекомендаций.