Машинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Имеются транзакционные данные о предпочтениях объектов клиентами. Требуется для заданного клиента спрогнозировать, какие объекты для него наиболее предпочтительны. Простые и уже устаревшие методы коллаборативной фильтрации основаны на поиске схожих клиентов, которые предпочитают схожие множества объектов. Более современные методы основаны на поиске латентных векторов интересов клиентов и объектов. Для этого используются методы матричных разложений. Качество рекомендаций измеряется многими критериями: это не только точность предсказания известных предпочтений, но и разнообразие, новизна, покрытие, догадливость. Кроме того, рекомендательная система должна обеспечивать адекватность рекомендаций даже в условиях «холодного старта», когда по объекту или по клиенту не хватает информации о предпочтениях.