Машинное обучение. Джейд Картер

алгоритмах машинного обучения, которые анализируют данные о предпочтениях и поведении пользователей для предсказания их предпочтений и предлагают соответствующие рекомендации.

      Одной из основных целей рекомендательных систем является улучшение удовлетворенности пользователей и повышение конверсии. Путем предоставления релевантных и интересных рекомендаций, системы могут помочь пользователям находить нужные товары или контент, сэкономив их время и упростив процесс выбора. Также рекомендации способствуют удержанию пользователей и повторным покупкам, что в свою очередь может привести к увеличению выручки и прибыли компании.

      Рекомендательные системы могут быть применены в различных отраслях, включая электронную коммерцию, медиа, социальные сети и другие. В электронной коммерции, например, они могут предлагать рекомендации товаров, основанные на истории покупок или просмотрах пользователей, а также использовать коллаборативную фильтрацию для нахождения схожих пользователей и предлагать им рекомендации, основанные на предпочтениях похожих пользователей.

      Коллаборативная фильтрация

      Одним из наиболее распространенных алгоритмов, используемых в рекомендательных системах, является коллаборативная фильтрация. Этот метод основан на предположении, что если два пользователя проявили схожие предпочтения в прошлом, то они будут иметь схожие предпочтения и в будущем. Коллаборативная фильтрация использует матрицу оценок пользователей (например, оценки фильмов или товаров) для нахождения схожих пользователей или схожих товаров и рекомендует пользователю те элементы, которые оценили похожие пользователи.

      Пример программы, реализующей коллаборативную фильтрацию для рекомендаций фильмов:

      ```python

      import numpy as np

      # Пример матрицы оценок пользователей

      ratings = np.array([

      [5, 4, 0, 0, 0, 0],

      [0, 0, 4, 0, 5, 0],

      [0, 0, 0, 2, 4, 5],

      [4, 0, 0, 0, 0, 4]

      ])

      # Вычисление схожести пользователей на основе корреляции Пирсона

      def compute_similarity(user1, user2):

      mask = np.logical_and(user1 != 0, user2 != 0)

      if np.sum(mask) == 0:

      return 0

      return np.corrcoef(user1[mask], user2[mask])[0, 1]

      # Функция рекомендации фильмов для пользователя

      def recommend_movies(user_id, ratings, num_recommendations=5):

      num_users, num_movies = ratings.shape

      # Вычисление схожести пользователя с остальными пользователями

      similarities = []

      for i in range(num_users):

      if i != user_id:

      similarity = compute_similarity(ratings[user_id], ratings[i])

      similarities.append((i, similarity))

      similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

      # Выбор топ-N наиболее похожих пользователей

      top_similar_users = [similarity[0] for similarity in similarities[:num_recommendations]]

      # Получение рекомендаций на основе оценок похожих пользователей

      recommendations = np.zeros(num_movies)

      for user in top_similar_users:

      recommendations += ratings[user]

      recommendations = np.where(ratings[user_id] == 0, recommendations, 0)

      top_movies = np.argsort(recommendations)[::-1][:num_recommendations]

      return top_movies

      # Пример использования

      user_id = 0

      recommended_movies = recommend_movies(user_id, ratings)

      print(f"Рекомендованные фильмы для пользователя {user_id}:")

      for movie_id in recommended_movies:

      print(f"Фильм