Тавсия системаларында элементке негизделген ыкмасын кантип ишке ашыруу керек?

Объект- негизделген жакындыкка негизделген ыкма сунуш системаларында, колдонуучулар арасындагы эмес, объекттер арасындагы окшоштукту талдоого негизделген. Негизги кадамдар:

1. Маалыматтарды чогултуу: колдонуучулардын объекттер менен өз ара аракеттенүүсүнүн матрицасы (мисалы, баалоолор, сатып алуулар, көрүүлөр).

2. Объекттер арасындагы окшоштукту эсептөө: мисалы, косинус окшоштугу, Пирсон корреляциясы же Жаккардын коэффициенти, колдонуучулардын ар бир объект менен өз ара аракеттенүүсүнүн векторлоруна негизделген.

3. Түзүү моделин түзүү:

   • Ар бир объект үчүн эң окшош объекттерди табуу.
   • Колдонуучуга, ал мурда өз ара аракеттенген объекттерге окшош объекттерди сунуштоо.

4. Түзүү сунуштар:

   • Ар бир колдонуучу үчүн, баалаган же сатып алган объекттерге окшош объекттерди топтоо.
   • Алардын жалпы окшоштугу же башка метрикалар боюнча сорттоо.

Python мисалы (жөнөкөйлөштүрүлгөн):

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

# Өз ара аракеттенүү матрицасы: саптар - колдонуучулар, багандар - объекттер
user_item_matrix = np.array([
    [5, 0, 3],
    [4, 0, 0],
    [0, 2, 4],
])

# Объекттер үчүн транспозиция
item_user_matrix = user_item_matrix.T

# Объекттер арасындагы окшоштукту эсептөө
item_similarity = cosine_similarity(item_user_matrix)

# 0-объект үчүн окшош объекттерди табуу
similar_items = item_similarity[0]

print(similar_items)

Бул ыкма жакшы масштабдалат жана көбүнчө колдонуучуларга негизделген ыкмадан көбүрөөк туруктуу сунуштарды берет, өзгөчө колдонуучулардын саны көп болсо.