Collaborative Filtering Recommender Systems
Az ajánlórendszerek az információs és e-kereskedelmi ökoszisztéma fontos részét képezik. Hatékony módszert jelentenek arra, hogy a felhasználók számára lehetővé tegyék a nagy információs és termékterületek szűrését.
A kollaboratív szűréssel kapcsolatos közel két évtizedes kutatás algoritmusok sokszínűségét és a teljesítményük értékelésére szolgáló eszközök gazdag gyűjteményét eredményezte. A területen folyó kutatások egyre inkább arra irányulnak, hogy jobban megértsük, hogyan lehet az ajánlótechnológiát beágyazni az egyes tartományokba. A különböző ajánló algoritmusok eltérő személyiségei azt mutatják, hogy az ajánlás nem egy mindenre egyformán alkalmas probléma.
Az egyedi feladatok, információs igények és tárgykörök egyedi problémákat jelentenek az ajánlók számára, és az ajánlók tervezését és értékelését a támogatandó felhasználói feladatok alapján kell elvégezni. A hatékony bevezetést a leendő felhasználók és céljaik alapos elemzésével kell kezdeni.
Ezen elemzés alapján a rendszer tervezőinek számos lehetőségük van az algoritmus kiválasztására és a környező felhasználói élménybe való beágyazására. A Collaborative Filtering Recommender Systems című könyv átfogó áttekintést nyújt a kollaboratív szűrési kutatások jelenlegi állásáról. Tárgyalja a kollaboratív szűrés alapvető algoritmusait és a teljesítményük mérésének hagyományos eszközeit a felhasználói értékelési adathalmazok alapján.
Ezután a megbízható és pontos adatkészletek létrehozásának, az ajánlórendszerek megértésének a felhasználói információs igények és a feladattámogatás tágabb összefüggésében, valamint a felhasználók és az ajánlórendszerek közötti kölcsönhatásnak a megvitatására kerül sor. A Collaborative Filtering Recommender Systems mind a gyakorlati szakemberek, mind a kutatók számára bevezetést nyújt az ajánlórendszerek alapjául szolgáló fontos kérdésekbe és az e kérdések kezelésének jelenlegi legjobb gyakorlataiba.
