Проект по созданию рекомендательной системы для онлайн-магазина. Система будет анализировать предпочтения покупателей на основе их истории покупок, оценок товаров и поведения на сайте. На основе этих данных будет строиться персонализированный рейтинг рекомендаций для каждого пользователя. Для реализации проекта будут использованы алгоритмы машинного обучения, такие как коллаборативная фильтрация и контент-фильтрация. Цель проекта - увеличение конверсии и удовлетворенности клиентов за счет предложения им наиболее подходящих товаров.
Название: «Рекомендательные системы; принципы работы»
Тип: Реферат
Объект исследования: Рекомендательные системы
Предмет исследования: Принципы работы рекомендательных систем
Методы исследования: Анализ литературы, исследование существующих рекомендательных систем, сравнительный анализ
Научная новизна: Исследование конкретных принципов работы рекомендательных систем и их влияние на пользовательский опыт
Цель проекта: Изучить принципы работы рекомендательных систем и их роль в современном информационном обществе
Проблема: Недостаточное понимание пользователем принципов работы рекомендательных систем и их влияние на предоставляемую информацию
Целевая аудитория: Студенты, исследователи, специалисты в области информационных технологий
Задачи проекта:
1. Изучить основные принципы работы рекомендательных систем
2. Проанализировать различные типы рекомендательных систем
3. Исследовать влияние рекомендательных систем на поведение пользователей
4. Предложить рекомендации по улучшению работы рекомендательных систем.
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Фильтрация на основе контента
- Коллаборативная фильтрация
- Гибридные методы
- Персонализированные системы
- Системы на основе контента
- Системы на основе поведения пользователя
- Улучшение пользовательского опыта
- Фильтр пузырька и проблема фильтрации информации
- Проблема прозрачности алгоритмов
- Проблема защиты данных пользователей
- Проблема алгоритмической дискриминации