Що таке контекст у системі рекомендацій?

Контекстно-залежна система рекомендацій (CARS). один RS намагається адаптувати свої рекомендації до конкретних контекстних ситуацій користувачів, оскільки користувачі зазвичай приймають різні рішення в різних ситуаціях.

Контекстно-орієнтована система рекомендацій отримує шаблони з World Wide Web на основі минулих взаємодій користувача та надає рекомендації щодо майбутніх новин.

Використання контексту для рекомендацій: під час процесу рекомендацій, система враховує як поточні взаємодії користувача (елементи, доступні під час сеансу), так і контекстну інформацію (наприклад, день місяця). Ця об’єднана інформація впливає на вибір і рейтинг рекомендованих елементів або сторінок.

У будь-якій системі рекомендацій є три основні компоненти: набір даних, алгоритм і рекомендації [30] .

Механізм рекомендацій вмісту процес і платформа, які вирішують, який вміст рекомендувати окремим користувачам. Часто це означає показ фрагментів вмісту, як-от статей у блогах або продуктів, відвідувачам веб-сайту на основі їх профілю користувача.

Контекстно-залежні рекомендаційні системи (CARS) створювати більш відповідні рекомендації, адаптуючи їх до конкретної контекстної ситуації користувача. У цій статті досліджується, як контекстну інформацію можна використовувати для створення більш розумних і корисних систем рекомендацій.