Yani, iki sorun var.
- Gösterimleri kaydetme (gösteriler)
- Gösterimlerle nasıl başa çıkılır?
(1) için bu bilgileri kaydediyor olmalısınız . Şu anda kaydedilmiyorsa, bu bilgileri kaydetmeye başlamalısınız. Bu bilgilere sahip olmadığınız göz önüne alındığında, önerilerde bulunmak istersiniz. Neyse ki, sadece tıklama verileriyle bir yardımcı program matrisi oluşturabilirsiniz, bkz. 9.1.1.
http://i.stanford.edu/~ullman/mmds/ch9.pdf
Ardından, makalede açıklandığı gibi kullanıcı veya öğe tabanlı ortak çalışma filtrelemesini kullanabilirsiniz. Bu, temel olarak, fayda matrisini doldurma ve temizlenmemiş öğeler için "puanlar" bulmaya çalışmadır. Tavsiyeniz, en yüksek puanı alan temizlenmemiş bir öğe olacaktır.
(2) için, hala temizlenmemiş öğeler hakkında önerilerde bulunacaksınız. Yani, bu tek başına bir mesele değildir. Bununla birlikte, gösterimlerinizi optimize etmek istersiniz. Ayrıca bir kullanıcının olası tüm seçenekleri görebileceği konusunda tam bilgiye sahip olamazsınız. Gösterimleri kaydetmeniz ve birkaç şeyi anlamanız gerekir.
- bir öğenin oranını göster
- bir öğenin tıklama oranı
- yeni öğeler nasıl dahil edilir
- hangi öğelerin gösterileceğini optimize etme
Bu çok büyük bir konudur ve temelde bu çevrimiçi reklamcılığın sorun alanıdır. Bununla birlikte, bir öneri motoru, uzun kuyrukta, reklam optimizasyonundan biraz farklı olan ilgi çekici öğeleri bulmaya çalışır. Bu, önerinizi değerlendirmek için bir geri bildirim döngüsüdür. A / B testleri yaygındır. Mevcut sisteminiz ile yeni sisteminiz arasındaki tıklama oranlarını ve öneri hatalarını test etmek istersiniz.
Ayrıca buraya bakınız.
http://cs.brynmawr.edu/Courses/cs380/fall2006/Herlocker2004.pdf
http://www.cs.umd.edu/~samir/498/Amazon-Recommendations.pdf