Вступ: проблема «бульбашки фільтрів»
Алгоритм PyroRank — це новаторський підхід до рекомендаційних систем, створений для боротьби з проблемою бульбашки фільтрів. Цей термін описує тенденцію пошукових систем і рекомендаційних алгоритмів пропонувати користувачам контент, дуже схожий на те, що вони вже шукали або купували. Хоча це може здаватися ефективним, такий підхід обмежує можливість відкривати нові й різноманітні варіанти.
Розробка PyroRank
PyroRank був розроблений, щоб вирішити цю проблему: він розширює набір рекомендацій, зменшує вплив профілю користувача на результати, зберігаючи релевантність і різноманітність. Алгоритм створила група інженерів, натхненних природою, а повний технічний опис опублікували в межах конференції Advance in Swarm Intelligence.
Натхнення від природи
Засновник PyroRank, професор Анассе Барі з Курентського інституту математичних наук Нью-Йоркського університету, вважає, що природа надихає на розв’язання складних задач комп’ютерних наук. Він зазначає, що традиційні рекомендаційні алгоритми можуть бути зміщеними, адже часто показують результати, дуже схожі на попередні покупки користувача або покупки схожих користувачів.
Як працює PyroRank
PyroRank працює на основі Add-on функції, яка додає новий і «свіжий» контент у систему рекомендацій, роблячи її більш нейтральною та менш зміщеною. Це суттєвий крок уперед у світі рекомендаційних систем: PyroRank сприяє диверсифікації та зменшує повторюваність рекомендацій.
Експерименти та результати
Експерименти на великих наборах даних Movielens, Good Books і Goodreads показали, що PyroRank не лише дає точні рекомендації, а й пропонує різноманітні результати, які не просто повторюють попередні покупки користувача чи вподобання схожих користувачів. Це робить PyroRank ефективним інструментом для показу нового та різноманітного контенту.
Якщо потрібна допомога з просуванням сайту, звертайтеся до SEO‑спеціаліста для роботи з проєктом.
Також шукають: