Який реальний приклад системи рекомендацій на основі контенту?

Наприклад, система рекомендацій фільмів може пояснити, чому певний фільм рекомендований, наприклад, жанр або актор збігаються з фільмами, які ви переглядали раніше. Тому користувач може прийняти більш обґрунтоване рішення щодо перегляду рекомендованого фільму.21 березня 2024 р.

Наприклад, якщо користувачу А подобаються ті самі телешоу, що й користувачу Б, а користувачу А також подобаються сорочки поло, механізм спільного фільтрування може припустити, що користувач Б також любить сорочки поло, і порекомендувати цій особі вміст, пов’язаний із сорочками поло.

Netflix, YouTube, Tinder і Amazon це всі приклади використовуваних систем рекомендацій. Системи спонукають користувачів відповідними пропозиціями на основі зробленого ними вибору. Системи рекомендацій також можуть покращити досвід для: Веб-сайтів новин.

Прикладом системи рекомендацій на основі контенту є рекомендувати фільми користувачеві на основі інформації (теги, жанр, опис тощо) фільмів, оцінених цим користувачем у минулому.

Мета системи рекомендацій фільмів — рекомендувати фільми різним користувачам на основі їхніх інтересів. Це допомагає користувачеві заощадити час на пошуки фільмів в Інтернеті з тисячі вже існуючих. Система рекомендацій на основі контенту описує елементи, які можна рекомендувати користувачеві.

Фільтрація на основі вмісту в системах рекомендацій використовує алгоритми машинного навчання, щоб прогнозувати та рекомендувати користувачеві нові, але схожі елементи. Рекомендація продуктів на основі їх характеристик можлива лише за наявності чіткого набору характеристик продукту та списку вибору користувача.