🌟 Основные методы рекомендательной системы — подробный блокнот Kaggle

Этот блокнот Kaggle — практическое введение в основные методы рекомендательных систем.

В частности, здесь рассматриваются такие методы как:

— коллаборативная фильтрация: этот метод делает автоматические прогнозы (фильтрацию) об интересах пользователя, собирая информацию о предпочтениях или вкусах других пользователей (похожих на данного). В основе такого подхода лежит предположение: если человек A выбирает те же товары, что и человек B, то вероятность того, что A будет придерживаться мнения B по данному товару, выше, чем вероятность, что мнение А совпадёт с мнением случайного человека

— фильтрация на основе содержимого: этот метод использует для моделирования предпочтений пользователя только информацию об описании и атрибутах товаров, которые он ранее употреблял. То есть, такие алгоритмы пытаются рекомендовать товары, похожие на те, которые нравились пользователю в прошлом

— гибридные методы, сочетающие коллаборативную фильтрацию и фильтрацию на основе контента

🟡 Блокнот Kaggle с пошаговой реализацией

@machinelearning_interview