tgoop.com/ds_interview_lib/452
Last Update:
Вы можете коротко рассказать, как онлайн-кинотеатры подбирают нам кино на вечер?
Онлайн-кинотеатры используют рекомендательные системы для подбора фильмов на основе предпочтений пользователей. Существует три основных типа рекомендательных систем:
▪️Фильтрация по популярности.
В такой системе рекомендуются фильмы с высоким рейтингом, без учета индивидуальных предпочтений.
▪️Фильтрация на основе содержания.
Система анализирует фильмы, которые пользователь смотрел ранее, и предлагает похожие фильмы (например, по жанру или актерам).
▪️Коллаборативная фильтрация.
Система находит пользователей с похожими вкусами и рекомендует фильмы, которые понравились им. Существует два вида коллаборативной фильтрации:
▫️User-based — рекомендации на основе предпочтений похожих пользователей.
▫️Item-based — рекомендации на основе сходства фильмов. Сходство определяется на базе предпочтений всех пользователей, которые оставили свои оценки.
Для коллаборативной фильтрации часто используется алгоритм k-ближайших соседей (KNN) для определения сходства между фильмами или пользователями.
🔹Пример работы системы:
▪️Создаётся матрица предпочтений пользователей и фильмов.
▪️Используется алгоритм KNN для нахождения ближайших соседей.
▪️Подбираются фильмы с наибольшим сходством с уже просмотренными фильмами.
Так, если вы посмотрели фильм «Матрица», система может порекомендовать другие фильмы с Киану Ривзом или в жанре научной фантастики.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/452