Lọc hợp tác vật phẩm với phân tích rổ thị trường
Câu trả lời:
@Antimony đã đưa ra một câu trả lời hoàn hảo. Chỉ muốn thêm một số lý thuyết giúp tôi hiểu được sự khác biệt giữa Lọc hợp tác vật phẩm và phân tích giỏ hàng; cũng như các ứng dụng cho hai phương pháp này.
Họ các thuật toán được sử dụng để thực hiện phân tích giỏ thị trường được gọi là quy tắc kết hợp. Phân tích giỏ thị trường (hoặc quy tắc kết hợp) và lọc cộng tác trả lời các câu hỏi khác nhau cơ bản. Lọc cộng tác có thể trả lời một câu hỏi. Những người dùng có sở thích tương tự như bạn thích gì? (Hình 1), trong khi các quy tắc kết hợp trả lời một câu hỏi. Những mặt hàng nào thường xuyên xuất hiện cùng nhau? Câu trả lời cho câu hỏi đầu tiên có thể được sử dụng để giới thiệu cho bạn các sản phẩm, video, nhà hàng, khách sạn hoặc bất kỳ nội dung nào bạn chưa từng thấy trước đây nhưng được đánh giá bởi một nhóm người dùng khác có cùng sở thích với bạn. Sự giống nhau về sở thích có thể được ước tính từ các chỉ số rõ ràng, ví dụ: bạn và một nhóm người dùng khác đã đưa ra cùng một xếp hạng cho cùng một sản phẩm hoặc các chỉ số ngầm định, ví dụ: Bạn và họ đã mua cùng một sản phẩm. Lọc cộng tác được phổ biến rộng rãiđược sử dụng để xây dựng hệ thống đề xuất . Tuy nhiên, lọc cộng tác có hiệu quả nhất khi có một lịch sử phong phú về sở thích hoặc hành vi của người dùng. Trong khi đó, các quy tắc kết hợp có thể đề xuất cho bạn các sản phẩm mà bạn rất có thể sẽ mua dựa trên một bộ sản phẩm hiện có trong giỏ hàng của bạn (Hình 2). Ví dụ, nếu bạn mua một chiếc burger và khoai tây chiên, bạn có thể sẽ muốn soda; hoặc một ví dụ rất nổi tiếng, những người mua tã cũng có xu hướng mua bia. Các quy tắc kết hợp độc lập với hồ sơ sở thích cá nhân và để khai thác chúng, bạn cần một bộ dữ liệu giao dịch từ tất cả người dùng. Các quy tắc kết hợp và phân tích giỏ thị trường thường được sử dụng như một công cụ thăm dò để khai thác một số lượng hạn chế các quy tắc phổ biến nhất mà sau đó có thể được phân tích bởi một con người. Tuy nhiên, các quy tắc kết hợp cũng có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống đề xuất .
Hình 1. Hình minh họa của lọc cộng tác. Nguồn - Wikipedia
Hình 2. Một minh họa đơn giản về các quy tắc kết hợp.
Một câu hỏi xuất sắc! Một sự khác biệt nhỏ mà tôi có thể nghĩ đến, đó là phân tích giỏ thị trường (MB) xem xét từng giỏ riêng biệt. Vì vậy, nếu bạn mua cùng một thứ mỗi tháng một lần, mỗi lần nó tạo thành một giỏ khác nhau và có khả năng nó cũng chứa các mặt hàng khác nhau mỗi lần. Tuy nhiên, lọc cộng tác (CF) xem xét các giỏ được tổng hợp cho mỗi người dùng. Vì vậy, cho dù bạn mua bia và tã với nhau bao nhiêu lần, nó vẫn được tính là một phiếu bầu cho bia và một phiếu bầu cho tã.
Sự khác biệt khác là kỹ thuật hơn, chẳng hạn như những gì bạn đo cho mỗi. Trong MB bạn quan tâm đến các giá trị hỗ trợ và độ tin cậy và trong CF, bạn quan tâm đến một thước đo tương tự như độ tương tự cosin. Đây là một biện pháp đối xứng. Sự giống nhau giữa bia và tã cũng giống như sự tương đồng giữa tã và bia, nhưng đó không phải là trường hợp hỗ trợ / tự tin.
Ở cấp độ khái niệm, CF có thể đưa ra nhiều điểm tương đồng gián tiếp hơn, chẳng hạn như nếu bạn mua mục 1, và nhận thấy rằng mục 2 được mua cùng với nó, và mục 3 và 4 cũng tương tự như mục 2. Sau đó, nó có thể giới thiệu họ ngay cả khi họ không được mua cùng với mục 1, mà còn với mục 2.