Спільна фільтрація (CF) є одним із найбільш часто використовуваних алгоритмів системи рекомендацій.
Як вказує назва, система рекомендацій на основі популярності працює відповідно до поточної моди. Це в основному використовує предмети, які зараз у розпалі. Це найпростіша система рекомендацій, яка надає узагальнені рекомендації кожному користувачеві залежно від популярності.
10 найбільш використовуваних типів алгоритмів
- Графові алгоритми. …
- Алгоритм класифікації. …
- Алгоритми регресії. …
- Алгоритм дерева рішень. …
- Жадібний алгоритм: …
- Алгоритм грубої сили. …
- Алгоритм зворотного відстеження. …
- Алгоритми динамічного програмування.
Netflix. Система рекомендацій Netflix є, мабуть, найвідомішою та широко використовуваною системою рекомендацій. Він використовує алгоритм для аналізу історії переглядів, рейтингу та пошукової поведінки користувача, щоб запропонувати фільми та телешоу, які, ймовірно, сподобаються користувачеві.
Найвищим рівнем ефективності в складності алгоритму є O(1) або постійна часова складність. Алгоритм зі складністю O(1) є високоефективним, оскільки його продуктивність не залежить від розміру вхідних даних. Виконання займає однакову кількість часу, незалежно від розміру вхідних даних.
Алгоритми
| Алгоритм | Тип |
|---|---|
| Нейронна спільна фільтрація (NCF) | Спільна фільтрація |
| Нейронні рекомендації з персоналізованою увагою (NPA)* | Фільтрування на основі вмісту |
| Нейронні рекомендації з мультиголовною самоувагою (NRMS)* | Фільтрування на основі вмісту |
| Рекомендація наступного елемента (NextItNet) | Спільна фільтрація |