|
Birgalikda filtrlash uchun qo’shnichilikga asoslangan usullar
|
| bet | 5/10 | | Sana | 16.05.2024 | | Hajmi | 345,87 Kb. | | #237900 |
Bog'liq Mustaqil ish 418.5.2 Birgalikda filtrlash uchun qo’shnichilikga asoslangan usullar
Qo'shnichilikga asoslangan usullarning asosiy g'oyasi reyting matritsasi bo'yicha tavsiyalar berish uchun foydalanuvchi-foydalanuvchi o'xshashligi yoki ob'ektning-ob’ektga o'xshashligidan foydalanishdir.
18.5.2.1 Foydalanuvchiga asoslangan o'xshashlik, Reytinglar bilan
B unday holda, o'xshashlik funksiyasidan foydalangan holda har bir foydalanuvchiga o'xshash foydalanuvchilar soni aniqlanadi. Shunday qilib, maqsadli foydalanuvchi i uchun uning boshqa barcha foydalanuvchilarga o'xshashligi hisoblanadi. Shuning uchun, foydalanuvchilar o'rtasida o'xshashlik funktsiyasini aniqlash kerak. Reytinglarga asoslangan matritsada o'xshashlikni hisoblash qiyin, chunki turli foydalanuvchilar turli xil reyting shkalalariga ega bo'lishi mumkin. Bir foydalanuvchi ko'p narsalarni yoqtirish tarafdori bo'lishi mumkin va boshqa foydalanuvchi ko'pchilik narsalarni yoqtirmaslikka moyil bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, turli foydalanuvchilar turli xil narsalarni baholagan bo'lishi mumkin. Ikki foydalanuvchining reyting vektorlari o'rtasidagi o'xshashlikni aniqlaydigan ko'rsatkichlardan biri bu Pearson korrelyatsiya koeffitsienti. Deylik X = (x1 . . . . xs) va Y = (y1 . . . ys) bir juft foydalanuvchilar oʻrtasidagi umumiy (belgilangan) reyting boʻlsin, va mos ravishda degan maʼnoni anglatadi . Shu bilan bir qatorda, foydalanuvchining o'rtacha reytingi faqat qo'l ostidagi foydalanuvchilar juftligi tomonidan birgalikda baholangan elementlardan foydalanish o'rniga uning barcha ko'rsatilgan reytinglari bo'yicha o'rtacha hisoblab chiqiladi. O'rtacha hisoblashning bu muqobil usuli keng tarqalgan bo'lib, u juftlik Pearson hisoblashiga sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin. Keyin, ikki foydalanuvchi o'rtasidagi Pearson korrelyatsiya koeffitsienti quyidagicha aniqlanadi:
Pearson koeffitsienti maqsadli foydalanuvchi va boshqa barcha foydalanuvchilar o'rtasida hisoblanadi. Maqsadli foydalanuvchining tengdoshlar guruhi sifatida u bilan eng yuqori Pearson korrelyatsiya koeffitsientiga ega top-k aniqlanadi. Juda past yoki salbiy korrelyatsiyaga ega foydalanuvchilar ham tengdoshlar guruhidan o'chirib tashlanadi. Ushbu tengdoshlar guruhining har bir (belgilangan) bandining o'rtacha baholari tavsiya etilgan reytinglar sifatida qaytariladi. Kattaroq mustahkamlikka erishish uchun o’rtacha hisoblash paytida har bir reytingni uning egasining Pearson korrelyatsiya koeffitsienti bilan tortish mumkin. Ushbu o'rtacha o’lcho’v reyting maqsadli foydalanuvchi uchun taxminiy qiymat berishi mumkin. Eng yuqori taxmin qilingan reytingga ega bo'lgan narsalar foydalanuvchiga tavsiya etiladi.
Ushbu yondashuvning asosiy muammosi shundaki, turli foydalanuvchilar turli shkalalarda reytinglarni taqdim etishlari mumkin. Bir foydalanuvchi barcha elementlarni yuqori baholashi mumkin, boshqa foydalanuvchi esa barcha elementlarni salbiy baholashi mumkin. Shunday qilib, tengdoshlar guruhining o'rtacha (vaznli) reytingini aniqlashdan oldin xom baholarni normallashtirish kerak. Foydalanuvchining normallashtirilgan reytingi uning har bir bahosidan o'rtacha reytingini ayirish yo'li bilan aniqlanadi. Avvalgidek, o'rtacha o’lchangan
tengdoshlar guruhidagi elementning normallashtirilgan reytingi normallashtirilgan taxmin sifatida aniqlanadi. Maqsadli foydalanuvchining o'rtacha reytingi, so'ngra xom reytingni taxmin qilish uchun normallashtirilgan reyting taxminiga qo'shiladi.
|
| |
