सामग्री-आधारित अनुशंसा

सामग्री-आधारित अनुशंसा उन वस्तुओं का सुझाव देती है जिनकी विशेषताएँ उन वस्तुओं से मिलती-जुलती हैं जिन्हें उपयोगकर्ता ने पहले पसंद किया है, जिससे वस्तु की सामग्री से उपयोगकर्ता की रुचियों का एक प्रोफ़ाइल बनता है।

Definition

सामग्री-आधारित अनुशंसा किसी वस्तु में उपयोगकर्ता की रुचि का अनुमान वस्तु की सामग्री विशेषताओं की तुलना करके लगाती है, जिसमें उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं का एक प्रोफ़ाइल होता है जो उन वस्तुओं से अनुमानित होता है जिनके साथ उन्होंने पहले बातचीत की है, और प्रोफ़ाइल के सबसे समान वस्तुओं की अनुशंसा करती है।

Scope

यह विषय अनुशंसा को शामिल करता है जो वस्तु विवरण और एक सीखे हुए उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल पर निर्भर करता है: वस्तुओं को उनकी सामग्री विशेषताओं द्वारा प्रस्तुत करना, मूल्यांकित या उपभोग की गई वस्तुओं से उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बनाना, और समानता या पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके प्रोफ़ाइल को उम्मीदवार वस्तुओं से मिलाना। यह सूचना पुनर्प्राप्ति के साथ घनिष्ठ संबंध को संबोधित करता है, जहाँ उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल एक स्थायी क्वेरी के रूप में कार्य करती है, और अति-विशेषज्ञता जैसी विशिष्ट शक्तियों और सीमाओं को भी। इसमें अन्य उपयोगकर्ताओं के व्यवहार का उपयोग करने वाली सहयोगी विधियाँ शामिल नहीं हैं।

Core questions

• अनुशंसा के लिए वस्तुओं को सामग्री विशेषताओं द्वारा कैसे दर्शाया जाता है?
• उपयोगकर्ता द्वारा पसंद की गई वस्तुओं से उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल का निर्माण कैसे किया जाता है?
• उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के विरुद्ध उम्मीदवार वस्तुओं को कैसे स्कोर किया जाता है?
• सामग्री-आधारित अनुशंसा सूचना पुनर्प्राप्ति और फ़िल्टरिंग से कैसे संबंधित है?
• सामग्री-आधारित अनुशंसा अति-विशेषज्ञता की ओर क्यों प्रवृत्त होती है?

Key concepts

• वस्तु सामग्री विशेषताएँ
• उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल
• टीएफ-आईडीएफ और कीवर्ड प्रोफ़ाइल
• प्रोफ़ाइल-वस्तु समानता
• पर्यवेक्षित प्राथमिकता शिक्षण
• अति-विशेषज्ञता
• अनुशंसाओं की व्याख्यात्मकता
• नई-वस्तु हैंडलिंग

Key theories

प्रोफ़ाइल-के-रूप-में-क्वेरी मिलान

वस्तुओं को सामग्री विशेषताओं के साथ और उपयोगकर्ता को पसंद की गई वस्तुओं से एकत्रित प्रोफ़ाइल के साथ प्रस्तुत करके, सामग्री-आधारित अनुशंसा पुनर्प्राप्ति-शैली समानता मिलान तक कम हो जाती है, जहाँ प्रोफ़ाइल वस्तु कैटलॉग के विरुद्ध एक स्थायी क्वेरी के रूप में कार्य करती है।

शक्तियाँ और अति-विशेषज्ञता

सामग्री-आधारित विधियाँ नई और विशिष्ट वस्तुओं की अनुशंसा कर सकती हैं और विशेषताओं द्वारा सुझावों की व्याख्या कर सकती हैं, लेकिन क्योंकि वे केवल उपयोगकर्ता के इतिहास के समान वस्तुओं को ही सतह पर लाती हैं, वे एक संकीर्ण, अति-विशेषज्ञता वाले सेट का जोखिम उठाती हैं जिसमें आकस्मिकता की कमी होती है।

Clinical relevance

सामग्री-आधारित अनुशंसा लेखों, उत्पादों, संगीत और वीडियो के लिए सुझावों को संचालित करती है जहाँ वस्तु विवरण समृद्ध होते हैं, और यह नई वस्तुओं को अच्छी तरह से संभालती है क्योंकि यह दूसरों की रेटिंग पर निर्भर नहीं करती है। प्रत्येक दृष्टिकोण की कमजोरियों को दूर करने के लिए इसे व्यापक रूप से सहयोगी विधियों के साथ जोड़ा जाता है।

History

सामग्री-आधारित अनुशंसा 1990 के दशक में सूचना फ़िल्टरिंग और पुनर्प्राप्ति से सीधे विकसित हुई, जिसमें उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल को एक दीर्घकालिक क्वेरी के रूप में माना गया। पज़ानी और बिल्सस के अवलोकन और बाद में लोप्स और सहयोगियों द्वारा अत्याधुनिक सर्वेक्षण ने प्रतिनिधित्व और प्रोफ़ाइल-शिक्षण तकनीकों को समेकित किया, और यह दृष्टिकोण एक मानक घटक बना हुआ है, विशेष रूप से हाइब्रिड सिस्टम के भीतर।

Key figures

• Michael Pazzani
• Daniel Billsus
• Pasquale Lops
• Giovanni Semeraro

Seminal works

• pazzani2007
• lops2011

Frequently asked questions

सामग्री-आधारित अनुशंसा सूचना पुनर्प्राप्ति से कैसे संबंधित है?

बहुत निकटता से: उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल एक क्वेरी की भूमिका निभाती है, वस्तुएँ दस्तावेज़ों की भूमिका निभाती हैं, और सर्वोत्तम वस्तुओं की अनुशंसा करना अनिवार्य रूप से क्वेरी के समान दस्तावेज़ों को रैंक करना है। कई सामग्री-आधारित विधियाँ पुनर्प्राप्ति प्रतिनिधित्व जैसे टीएफ-आईडीएफ और कोसाइन समानता का पुन: उपयोग करती हैं।

सामग्री-आधारित अनुशंसा में अति-विशेषज्ञता क्या है?

क्योंकि यह विधि केवल उन वस्तुओं की अनुशंसा करती है जो उपयोगकर्ता को पहले से पसंद थीं, यह निकट-डुप्लिकेट का सुझाव देती रह सकती है और उन उपन्यास या आश्चर्यजनक वस्तुओं को याद कर सकती है जिनका उपयोगकर्ता आनंद ले सकता है। आकस्मिकता की यह कमी एक प्रमुख कारण है कि सामग्री-आधारित विधियों को अक्सर सहयोगी फ़िल्टरिंग के साथ जोड़ा जाता है।