İçeriğe Dayalı Filtreleme

İçerik tabanlı filtreleme, önceki işlemleri veya açık geri bildirimlerine dayanarak kullanıcının beğendiğine benzer başka öğeler önermek için öğe özelliklerini kullanır.

İçeriğe dayalı filtrelemeyi göstermek için Google Play Store'daki bazı özellikleri elle tasarlayalım. Aşağıdaki şekilde, her satırın bir uygulamayı ve her sütunun bir özelliği temsil ettiği bir özellik matrisi gösterilmektedir. Özellikler arasında kategoriler (Eğitim, Günlük, Sağlık, uygulama yayıncısı ve daha birçok kategori) bulunabilir. Basitleştirmek için bu özellik matrisinin ikili olduğunu varsayın: Sıfır olmayan bir değer, uygulamanın bu özelliğe sahip olduğu anlamına gelir.

Ayrıca kullanıcıyı aynı özellik alanında temsil edersiniz. Kullanıcıyla ilgili bazı özellikler açıkça kullanıcı tarafından sağlanabilir. Örneğin, bir kullanıcı profilinde "Eğlence uygulamaları"nı seçiyor. Diğer özellikler, daha önce yükledikleri uygulamalara bağlı olarak örtülü olabilir. Örneğin, kullanıcı Science R Us tarafından yayınlanan başka bir uygulamayı yükledi.

Model, bu kullanıcıyla alakalı öğeler önermelidir. Bunun için önce bir benzerlik metriği (ör. nokta ürünü) seçmeniz gerekir. Daha sonra, sistemi her bir benzer öğeyi bu benzerlik metriğine göre puanlayacak şekilde ayarlamanız gerekir. Modelin diğer kullanıcılar hakkında herhangi bir bilgiyi kullanmaması nedeniyle önerilerin bu kullanıcıya özel olduğunu unutmayın.

Benzer Ölçüm olarak Nokta Ürünü'nü kullanma

Kullanıcı yerleştirme ile \(x\) yerleştirmenin \(y\) ikisinin de ikili vektör olduğu iki durumu düşünün.\(\langle x, y \rangle = \sum_{i = 1}^d x_i y_i\)tarihinden bu yana, hem \(x\) hem de \(y\) üzerinden gösterilen bir özellik, toplam değere 1 katkıda bulunur. Diğer bir deyişle \(\langle x, y \rangle\) ,her iki vektörte aynı anda etkin olan özelliklerin sayısıdır. Yüksek nokta ürünü daha yaygın özellikleri gösterir, dolayısıyla daha yüksek benzerlik.

Kendiniz Deneyin!

Önceki uygulama problemindeki her bir uygulama için nokta ürününü hesaplayın. Ardından bu bilgileri kullanarak aşağıdaki soruyu cevaplayın:

Hangi uygulamayı önermeliyiz?

Science R Us tarafından oluşturulan eğitim uygulaması.

Doğru bildiniz! Bu öğe, 2'den yüksek noktalı ürüne sahip. Kullanıcımız bilim ve eğitim uygulamalarını gerçekten seviyor.

Sağlık hizmetleri tarafından oluşturulan sağlık uygulaması.

Bu uygulama 1. puan. Bu, sistemimizin sunabileceği en kötü öneri olmasa da kesinlikle en iyisi değil.

TimeWastr tarafından oluşturulan rahat uygulama.

Bu uygulamada en düşük nokta ürünü, 0 seviyesinde gösteriliyor. Kullanıcımız, oyun gibi basit uygulamalarla ilgilenmiyor.