[Из песочницы] Рекомендательная система: введение в проблему холодного старта
Добрый день! Уже более трех месяцев, как я работаю математиком в компании Surfingbird. Для тех, кто не знаком с этим сервисом, предлагаю посетить наш блог. В силу специфики занимаемой мной должности, я собираюсь публиковать здесь статьи, посвященные математическим вопросам рекомендательной системы веб-страниц.Первая серьезная задача, с которой я столкнулся, работая в компании — это решение проблемы холодного старта. В этой статье я опишу суть проблемы и основные направления ее решения. Более детальное описание методов намереваюсь впоследствии публиковать в блоге SurfingBird.
Постановка задачи рекомендательной системы уже описана Сергеем Николенко в статье Рекомендательные системы: постановка задачи.
В основе большинства рекомендательных систем лежат так называемые методы коллаборативной фильтрации. Наша рекомендательная система не исключение. Все алгоритмы коллаборативной фильтрации опираются только на информацию о рейтингах, проставляемых пользователями, и не анализируют контент ресурсов (в нашем случае веб-страниц). Поэтому, эти алгоритмы работают при достаточно большом количестве рейтингов, как правило это 10-20 рейтингов. Задача выдачи релевантных рекомендаций для новых пользователей и для новых сайтов называется проблемой холодного старта.
Читать дальше →
