Il filtro basato sui contenuti utilizza le funzionalità degli elementi per consigliare altri elementi simili a quelli che piacciono all'utente, in base alle azioni precedenti o al feedback esplicito.
Per dimostrare i filtri basati sui contenuti, progettiamo manualmente alcune funzionalità per il Google Play Store. La figura seguente mostra una matrice di caratteristiche, in cui ogni riga rappresenta un'applicazione e ciascuna colonna rappresenta una funzione. Le funzionalità potrebbero includere categorie (come Istruzione, Casual, Salute), il publisher dell'app e molte altre. Per semplificare, supponiamo che questa matrice di funzionalità sia binaria: un valore diverso da zero indica che l'app ha quella funzionalità.
Inoltre, rappresenti l'utente nello stesso spazio delle funzionalità. Alcune delle funzionalità relative all'utente potrebbero essere fornite in modo esplicito dall'utente. Ad esempio, un utente seleziona "App di intrattenimento" nel suo profilo. Altre funzionalità possono essere implicite, in base alle app che avevano installato in precedenza. Ad esempio, l'utente ha installato un'altra app pubblicata da Science R Us.
Il modello deve consigliare elementi pertinenti all'utente. Per farlo, devi prima scegliere una metrica di somiglianza (ad es. un punto). Devi quindi configurare il sistema in modo che venga assegnato un punteggio a ogni elemento candidato in base a questa metrica di similitudine. Tieni presente che i consigli sono specifici per questo utente, poiché il modello non ha utilizzato informazioni su altri utenti.
Utilizzo del prodotto Dot come misura di similarità
Considera il caso in cui l'utente che incorpora \(x\) l'incorporamento nell'app \(y\) sono entrambi vettori binari. Dal giorno \(\langle x, y \rangle = \sum_{i = 1}^d x_i y_i\), una funzionalità visualizzata sia in \(x\) che \(y\) consente di assegnare un valore alla somma. In altre parole, \(\langle x, y \rangle\) è il numero di elementi attivi in entrambi i vettori contemporaneamente. Un prodotto con punti alti indica quindi caratteristiche più comuni, quindi una somiglianza maggiore.
Fai una prova!
Calcola il prodotto punto per ogni app nel problema dell'app precedente. Poi utilizza queste informazioni per rispondere alla domanda: