Kuidas rakendada soovitussüsteemides item-põhist lähenemist?

Kohapeal põhinev lähenemisviis soovitussüsteemides põhineb sarnasuse analüüsil objektide vahel, mitte kasutajate vahel. Peamised sammud:

1. Andmete kogumine: kasutajatevahelise interaktsiooni maatriks (näiteks hinnangud, ostud, vaadatud lehed).

2. Objektide vahelise sarnasuse arvutamine: näiteks kosinuse sarnasus, Pearsoni korrelatsioon või Jaccardi koefitsient, mis põhineb kasutajatevahelise interaktsiooni vektoritest iga objekti kohta.

3. Soovitussüsteemi loomine:

   • Iga objekti jaoks leiame kõige sarnasemad objektid.
   • Kasutajatele soovitame sarnaseid objekte, mis on juba nende poolt kasutatud.

4. Soovituste koostamine:

   • Iga kasutaja jaoks kogume sarnased objektid nendele, mida ta on hinnanud või ostnud.
   • Need järjestame üldise sarnasuse või muude metrikate alusel.

Näide Pythonis (lihtsustatud):

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# Interaktsioonide maatriks: read - kasutajad, veerud - objektid
user_item_matrix = np.array([
    [5, 0, 3],
    [4, 0, 0],
    [0, 2, 4],
])

# Transponeerime objekti põhisele lähenemisele
item_user_matrix = user_item_matrix.T

# Objektide vahelise sarnasuse arvutamine
item_similarity = cosine_similarity(item_user_matrix)

# Esimese objekti sarnased objektid
similar_items = item_similarity[0]

print(similar_items)

See lähenemine skaleerub hästi ja pakub sageli stabiilsemaid soovitusi kui kasutajapõhine lähenemine, eriti kui kasutajate arv on suur.