Разработка систем рекомендаций на основе Big Data | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 21 декабря, печатный экземпляр отправим 25 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Научный руководитель:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №24 (523) июнь 2024 г.

Дата публикации: 14.06.2024

Статья просмотрена: 18 раз

Библиографическое описание:

Кулинча, П. В. Разработка систем рекомендаций на основе Big Data / П. В. Кулинча. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 24 (523). — С. 91-93. — URL: https://moluch.ru/archive/523/115563/ (дата обращения: 11.12.2024).



В данной статье рассмотрены основные подходы к разработке систем рекомендаций на основе Big Data, включая коллаборативную фильтрацию, контентную фильтрацию и гибридные методы, а также представлены примеры реализации алгоритмов на языке программирования Python.

Ключевые слова: системы рекомендаций, большие данные, алгоритмы рекомендаций, рекламные алгоритмы, прогнозирование.

This article examines the main approaches to developing recommendation systems based on Big Data, including collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid methods. It also presents examples of algorithm implementations in the Python programming language.

Keywords: recommendation systems, big data, recommendation algorithms, advertising algorithms, forecasting.

Введение

В эпоху цифровизации и увеличения объемов данных, создание эффективных систем рекомендаций становится ключевым аспектом для улучшения пользовательского опыта в различных сферах, включая электронную коммерцию, потоковое вещание и социальные сети. Системы рекомендаций используют алгоритмы машинного обучения для анализа поведения пользователей, их предпочтений и взаимодействий с продуктами или услугами, чтобы предложить наиболее релевантный и персонализированный контент.

Коллаборативная фильтрация

Коллаборативная фильтрация — это метод, основанный на анализе и сравнении предпочтений пользователя с предпочтениями других пользователей для выявления схожих вкусов. Этот метод можно реализовать с использованием двух основных подходов: основанного на пользователях (user-based) и основанного на объектах (item-based) [1].

Пример реализации user-based коллаборативной фильтрации на Python представлен на рисунке 1.

Пример реализации user-based коллаборативной фильтрации

Рис. 1. Пример реализации user-based коллаборативной фильтрации

В данном примере используется матрица рейтингов пользователей для вычисления косинусного сходства между ними. Функция recommend_products генерирует рекомендации на основе анализа предпочтений похожих пользователей.

Контентная фильтрация

Контентная фильтрация фокусируется на атрибутах объектов, используя описание продукта и профиль предпочтений пользователя для выявления наилучшего соответствия. Этот подход позволяет рекомендовать объекты, даже если между пользователями нет существенной взаимосвязи, основываясь на их уникальных предпочтениях в содержании [1].

Пример реализации контентной фильтрации на Python представлен на рисунке 2.

Пример реализации контентной фильтрации на Python

Рис. 2. Пример реализации контентной фильтрации на Python

В данном фрагменте кода используется TF-IDF векторизация для преобразования текстовых описаний товаров в числовые векторы. Затем, на основе косинусного сходства между этими векторами, функция recommend выдает индексы товаров, наиболее похожих на заданный товар.

Гибридные методы

Гибридные системы рекомендаций комбинируют подходы коллаборативной и контентной фильтрации для улучшения качества рекомендаций и преодоления их ограничений. Преимуществом гибридных систем является их способность использовать разнообразные источники данных для более точного предсказания предпочтений пользователей [2].

Пример простого гибридного подхода представлен на рисунке 3.

Пример простого гибридного подхода

Рис. 3. Пример простого гибридного подхода

В данном примере гибридной системы рекомендаций комбинируются результаты из контентной фильтрации и коллаборативной фильтрации, чтобы предоставить пользователю наиболее релевантные и персонализированные рекомендации.

Литература:

  1. Data Mining. Извлечение информации из Facebook[*], Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. — СПб.: Питер, 2020. — 464 с.: ил.
  2. Data Science. Наука о данных с нуля: Пер. с англ. — 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: БХВ-Петербурr, 2021. — 416 с.: ил.

[*]Instagram и Facebook, продукты компании Meta, которая признана экстремистской организацией в Росси

Основные термины (генерируются автоматически): фильтрация, TF-IDF, гибридная система рекомендаций, пользователь, простой гибридный подход, система рекомендаций.


Ключевые слова

прогнозирование, Большие данные, системы рекомендаций, алгоритмы рекомендаций, рекламные алгоритмы

Похожие статьи

Анализ данных на Python

В статье автор подробно исследует аналитические возможности Python, уделяя внимание ключевым библиотекам и методам, которые делают этот язык таким мощным инструментом для работы с данными.

Анализ средств для реализации нейронных сетей на языке программирования Java

В данной статье рассматриваются основные требования к реализации нейронных сетей, описываются возможности языка Java по созданию компонентов нейронных сетей. Так же приводится анализ и сравнение уже существующих решений для данного языка и производит...

Анализ эффективности алгоритмов сортировки и вcтроенных реализаций на примере языка программирования Java

В данной статье показана значительная роль проведения анализа работы алгоритмов сортировки на массивах данных различной размерности. Рассмотрены актуальные алгоритмы и стандартные реализации сортировки в языке программирования Java.

Анализ развития современных баз данных

В данной статье рассматривается анализ развития современных баз данных. Анализируются основные тенденции развития, такие как рост популярности NoSQL-баз данных, использование облачных технологий, внедрение искусственного интеллекта и машинного обучен...

Обзор существующих инструментов для моделирования бизнес-процессов, использующих основные методологии

В статье авторы описывают и выявляют достоинства и недостатки программных средств для моделирования бизнес-процессов.

Применение нечеткой логики и методов визуализации графических решений при анализе показателей финансового рынка

В данной статье проведен анализ мультипликаторов финансового рынка, на основании чего была представлена система вывода, которая базируется на нечеткой логике. Также были реализованы методы визуализации импликаций.

Методологии проектирования мультиагентных систем

В данной статье рассмотрены методологии проектирования мультиагентных систем, в том числе, применительно к созданию искусственного интеллекта. Приведен анализ популярных подходов к разработке информационных систем на всех этапах создания.

Использование сети Хемминга для автоматической коррекции ошибок

В данной статье разработана система коррекции ошибок при вводе данных на основе сети Хемминга, а также рассматривается приложение на языке Java, реализующее данную систему.

Применение векторизации слов для нечеткого поиска

В этой статье рассматриваются вопросы выполнения нечеткого поиска, извлечение семантики слов и применение векторной модели для расширения поиска. Изложены общие идеи при решении поставленной задачи, приводятся алгоритмы с их последующей реализацией и...

Обзор надежности систем загрузки журнальных записей в Big Data

Данная статья фокусируется на обзоре методов надежности ныне существующих систем для загрузки журнальных записей и их реализации. Дано определение надежности таких систем. Определены методы загрузки. Освещена особенность систем потоковой обработки в ...

Похожие статьи

Анализ данных на Python

В статье автор подробно исследует аналитические возможности Python, уделяя внимание ключевым библиотекам и методам, которые делают этот язык таким мощным инструментом для работы с данными.

Анализ средств для реализации нейронных сетей на языке программирования Java

В данной статье рассматриваются основные требования к реализации нейронных сетей, описываются возможности языка Java по созданию компонентов нейронных сетей. Так же приводится анализ и сравнение уже существующих решений для данного языка и производит...

Анализ эффективности алгоритмов сортировки и вcтроенных реализаций на примере языка программирования Java

В данной статье показана значительная роль проведения анализа работы алгоритмов сортировки на массивах данных различной размерности. Рассмотрены актуальные алгоритмы и стандартные реализации сортировки в языке программирования Java.

Анализ развития современных баз данных

В данной статье рассматривается анализ развития современных баз данных. Анализируются основные тенденции развития, такие как рост популярности NoSQL-баз данных, использование облачных технологий, внедрение искусственного интеллекта и машинного обучен...

Обзор существующих инструментов для моделирования бизнес-процессов, использующих основные методологии

В статье авторы описывают и выявляют достоинства и недостатки программных средств для моделирования бизнес-процессов.

Применение нечеткой логики и методов визуализации графических решений при анализе показателей финансового рынка

В данной статье проведен анализ мультипликаторов финансового рынка, на основании чего была представлена система вывода, которая базируется на нечеткой логике. Также были реализованы методы визуализации импликаций.

Методологии проектирования мультиагентных систем

В данной статье рассмотрены методологии проектирования мультиагентных систем, в том числе, применительно к созданию искусственного интеллекта. Приведен анализ популярных подходов к разработке информационных систем на всех этапах создания.

Использование сети Хемминга для автоматической коррекции ошибок

В данной статье разработана система коррекции ошибок при вводе данных на основе сети Хемминга, а также рассматривается приложение на языке Java, реализующее данную систему.

Применение векторизации слов для нечеткого поиска

В этой статье рассматриваются вопросы выполнения нечеткого поиска, извлечение семантики слов и применение векторной модели для расширения поиска. Изложены общие идеи при решении поставленной задачи, приводятся алгоритмы с их последующей реализацией и...

Обзор надежности систем загрузки журнальных записей в Big Data

Данная статья фокусируется на обзоре методов надежности ныне существующих систем для загрузки журнальных записей и их реализации. Дано определение надежности таких систем. Определены методы загрузки. Освещена особенность систем потоковой обработки в ...

Задать вопрос