أنظمة التوصية: ما هو الفرق بين التصفية التعاونية من عنصر لآخر والتصفية القائمة على المحتوى؟


الاجابه 1:

في العنصر 2 ، تقوم تصفية التصفية التعاونية بمقارنة العناصر بناءً على تقييمات المستخدمين. إذا كانت مصفوفة الأداة المساعدة لديك تحتوي على n مستخدمين بواسطة عناصر m ، فستقوم بمقارنة متجهات الأعمدة من هذه المصفوفة.

في التوصية القائمة على المحتوى ، تقوم بمقارنة العناصر بناءً على ميزاتها للأفلام مثل العنوان والنوع وتاريخ الإصدار والمخرج والمنتجين والاستوديو ، إلخ.


الاجابه 2:

تقوم التصفية القائمة على المحتوى باستخدام ميزات (بيانات التعريف) للمنتج الذي يعجبه المستخدم وسمات شخصية المستخدم لتقديم توصيات. من ناحية أخرى ، في CF عنصر إلى عنصر ، أنت تنظر فقط في "الذوق" العام. هذا يعني أنك تحدد تصنيفًا مبدئيًا حول العناصر التي لم يصنفها المستخدم بعد من خلال تحليل مصفوفة التصنيف الأولية ذات الكثافة السكانية المنخفضة وذلك بتفكيكها إلى مصفوفات مستخدم وعناصر مبدئية باستخدام شكل معدّل من SVD وإنشاء مصفوفة تصنيف مبدئية. الآن ، يمكنك تحديد أعلى n من هذا أو من مستخدم مماثل.


الاجابه 3:

بعبارات بسيطة ، يتعامل التعاون القائم على العنصر مع إجراءات المستخدم الأخرى بشأن العنصر الذي تنظر إليه أو تشتريه. يحدث هذا النوع من التصفية بشكل عام في وقت واحد ولا تكون لسمات المنتج أهمية في التوصية. على سبيل المثال ، أشتري مروحة سقف وبعد ذلك يبدأ النظام في التوصية بشرائي ضوءًا (هذا لأن الكثير من الناس الذين يشترون مراوح السقف يشترون أيضًا الأنوار وليس بسبب أن المروحة الخفيفة والسقفية مرتبطتان ، يتم استخراج هذه المعلومات بشكل عام من نسخة المستخدمين)

بينما نتحدث عن التصفية القائمة على المحتوى ، يتم عمومًا مطابقة السمات المحددة مسبقًا للمنتجات وسيتم التوصية بمنتجات مماثلة. بالنسبة إلى Ex- عندما يشتري المستخدم كاميرا Cannon D450 ، يبدأ النظام في التوصية بالعدسات ، وكاميرا طرازات أخرى مماثلة (تستند هذه التوصيات إلى حقيقة أن تلك المنتجات المرتبطة بالعنصر الرئيسي فقط في بعض السمات مثل الطراز أو العدسة المتوافقة إلخ ، و أيضا هذه التفاصيل حول المنتج مأخوذة من البيانات المخزنة)


الاجابه 4:

بعبارات بسيطة ، يتعامل التعاون القائم على العنصر مع إجراءات المستخدم الأخرى بشأن العنصر الذي تنظر إليه أو تشتريه. يحدث هذا النوع من التصفية بشكل عام في وقت واحد ولا تكون لسمات المنتج أهمية في التوصية. على سبيل المثال ، أشتري مروحة سقف وبعد ذلك يبدأ النظام في التوصية بشرائي ضوءًا (هذا لأن الكثير من الناس الذين يشترون مراوح السقف يشترون أيضًا الأنوار وليس بسبب أن المروحة الخفيفة والسقفية مرتبطتان ، يتم استخراج هذه المعلومات بشكل عام من نسخة المستخدمين)

بينما نتحدث عن التصفية القائمة على المحتوى ، يتم عمومًا مطابقة السمات المحددة مسبقًا للمنتجات وسيتم التوصية بمنتجات مماثلة. بالنسبة إلى Ex- عندما يشتري المستخدم كاميرا Cannon D450 ، يبدأ النظام في التوصية بالعدسات ، وكاميرا طرازات أخرى مماثلة (تستند هذه التوصيات إلى حقيقة أن تلك المنتجات المرتبطة بالعنصر الرئيسي فقط في بعض السمات مثل الطراز أو العدسة المتوافقة إلخ ، و أيضا هذه التفاصيل حول المنتج مأخوذة من البيانات المخزنة)