Конечно, вы не одни в этом мире. У вас есть знакомые и друзья, которые вам могут порекомендовать что-либо интересное, можно также ознакомиться с рецензиями различных критиков. Однако у друзей, хоть они и ваши друзья, вкус может быть совершенно отличным от вашего, а критики — тоже люди и не могут охватить весь объем новинок. Рейтинги и модные авторы — это настолько временное явление, что года через три-четыре можно почувствовать жгучий стыд за то, что вы когда-то это читали или превозносили того или иного автора, актера, книгу, фильм.
Что же делать, как ориентироваться в потоке информации? Вам поможет коллаборативная фильтрация.
Коллаборативная, или Совместная фильтрация (collaborative filtration) — метод, дающий автоматические прогнозы (фильтрацию) относительно интересов пользователя по собранной информации о вкусах множества пользователей (сотрудничающих между собой).
В мире коллаборативные системы создают с 1994 года, имеется обширная литература, проводятся конференции. Сотни систем такого рода с переменным успехом работают для разных типов контента — от книг и фильмов до новостей и вин. По общему признанию, самыми продвинутыми на сегодня являются система крупнейшего мирового книжного магазина Amazon.com, основанная на item-based-фильтрации («Что покупали те, кто покупал Это»), и система Cinematch компании NetFlix.com (прокат DVD) — на основе user-based фильтрации. К сожалению, пока еще не существует системы, которая бы, например, на основе оцененных книг и музыкальных произведений могла бы вам порекомендовать, какой на досуге посмотреть фильм.
А так принцип этого метода довольно прост:
создается база однотипных объектов (книги, музыка, фильмы, веб-сайты
задается шкала оценок (пятибалльная, десятибалльная, стобалльная);
множество пользователей проставляет оценки данным объектам по своему усмотрению;
каждый пользователь, проставляя свои оценки, задает тем самым системе свой индивидуальный пользовательский профиль;
на основе оценок объектов, проставленных всеми пользователями, и соответствия оценок конкретного пользователя оценкам других профилей клиент получает список рекомендуемых к ознакомлению объектов с приблизительной оценкой каждого из них.
Это субъект-субъектная система. Вы практически получаете информацию от своих единомышленников и даете им возможность познакомиться с тем, что является для вас уже пройденным этапом, а им только предстоит. Система экономит ваше время на поиски, гарантированно предлагая вам заведомо интересную книгу или фильм.
Преимущество этих сообществ в том, что вы можете не только найти интересные для себя культурные объекты, но и пообщаться с людьми схожих с вашими вкусов, найти среди них поддержку, посоветоваться, не сходя с места. Это особенно актуально в сегодняшнем мире, когда на привычные кружки по интересам уже не остается сил и времени.
Важно! Прибегая к помощи подобных сервисов, нужно помнить одну очень простую вещь: чем больше вы поставите оценок, тем лучше и точнее получите рекомендацию, тем приятнее, полезнее и интереснее проведете время.
И, конечно же, не обязательно слепо следовать рекомендациям. Вы можете читать, смотреть и слушать все, что вашей душе угодно. Ведь на то человеку и дана самостоятельность, чтобы он сам выбирал свой путь в жизни.
Интересно, но так не хочется столь явно зависеть от того, что для тебя Нечто отфильтровало. Но это субъективно. Объективно - хороший текст, ОК.
Оценка статьи: 3
0 Ответить
Статья на отлично! Интересная и читается легко, не смотря на такое, немного пугающее, название! Так держать!
Оценка статьи: 5
0 Ответить
Оптимистичное окончание статьи
Сспасибо за просвящение. Не знала что такое "Коллаборативная фильтрация".
Оценка статьи: 5
0 Ответить
я тоже долгое время не знала, хотя сама пользовалась ей
Оценка статьи: 5
0 Ответить