Filtragem baseada em conteúdo

A filtragem baseada em conteúdo é um tipo de sistema de recomendação que tenta adivinhar o que um usuário pode gostar com base na atividade desse usuário. A filtragem baseada em conteúdo faz recomendações usando palavras-chave e atributos atribuídos a objetos em um banco de dados (e.g., itens em um mercado on -line) e combinando -os com um perfil de usuário.

1. Por que usar a filtragem baseada em conteúdo?
2. Qual algoritmo é usado na filtragem baseada em conteúdo?
3. O que é um sistema de recomendação baseado em conteúdo?
4. O que é processamento baseado em conteúdo?

Por que usar a filtragem baseada em conteúdo?

O modelo não precisa de dados sobre outros usuários, pois as recomendações são específicas para este usuário. Isso facilita a escala para um grande número de usuários. O modelo pode capturar os interesses específicos de um usuário e pode recomendar itens de nicho que muito poucos outros usuários estão interessados.

Qual algoritmo é usado na filtragem baseada em conteúdo?

A filtragem baseada em conteúdo em sistemas de recomendação aproveita os algoritmos de aprendizado de máquina para prever e recomendar itens novos, mas semelhantes, ao usuário.

O que é um sistema de recomendação baseado em conteúdo?

Sistema de recomendação baseado em conteúdo

Aqui, o sistema usa seus recursos e curtidas para recomendá -lo com coisas que você pode gostar. Ele usa as informações fornecidas por você pela Internet e as que elas podem se reunir e depois selecionam recomendações de acordo com isso.

O que é processamento baseado em conteúdo?

A abordagem baseada em conteúdo requer uma boa quantidade de informações sobre os recursos dos itens, em vez de usar as interações e feedback do usuário. Eles podem ser atributos de filme como gênero, ano, diretor, ator etc. ou conteúdo textual de artigos que podem ser extraídos aplicando processamento de linguagem natural.