協調フィルタリングの基盤を拡大する

協調フィルタリングのアイデアはシンプルでエレガントです-ユーザーの好みのリストに基づいて、システムは同様の好みを持つ人々を検索し、リストを比較し、それらを補充するための推奨事項を提供します。 「選好」という言葉はここにはあまり合いません。通常、リストにはあらゆる種類のオブジェクト（書籍、音楽、映画）の名前が含まれています。 しかし、ブログプラットフォームやソーシャルネットワークが友人を探していると言うなら？ 次に、プロファイルに示されたユーザーの関心のリスト、彼の投稿のタグ、既存の友人のリストなどがリストの要素として機能します。協調フィルタリングの範囲を最大化するという目標を設定すると、2つの質問が発生します。原則として、これらのリストを作成するようにユーザーを刺激できます。



最初の点については、私の意見では、 Metawebプロジェクトの最大の抽象化は、最近Google が購入した Freebaseデータベースで達成されました。 このデータベースはグラフであり、そのノードは任意のエンティティまたはオブジェクトです-人、場所、物、組織...そこに、たとえば、「サイト所有者」の要求で、「これはサイトを所有および/または操作するエンティティです」（ ウェブサイト所有者は、ウェブサイトを所有および/または運営するエンティティです ）。 Webサイト自体もエンティティです。 それらは興味、トピック、概念でもあります。 個人の「メガリスト」にこれらのオブジェクトをすべてリストするユーザーは、協調フィルタリングシステムで分析するための豊富な情報を提供します。



質問（2番目）に、なぜこれを行うべきなのか、 imhonetのような推奨サービスは単純に答えます-ユーザーは、リストを作成した後、何か役に立つことがアドバイスされることを理解しています。 しかし、この場合、それは機能しません-リストが長すぎます（その点で、私は文芸部での最初と最後の経験だけで退屈でした-私は本をリストするのにうんざりしました）。



考えられる解決策は「いいね」ボタンです。このボタンは、テキストから単語を選択するときなど、選択したオブジェクトにカーソルを合わせたときに押すことができます。 または、スマートフォンを使用して、現実世界のオブジェクトを何らかの種類で視覚的に認識する、より高度な形式です。 「いいね」をクリックした女の子を見ました。 このアクティビティはそれほどストレスがかからず、一度限りではありません。インターネットや身近な場所を歩く過程で、類似オブジェクトのリストを徐々に蓄積します。 個人的には動詞「友人」がより好きですが。 私たちが友達なら、なぜオブジェクトではないのですか？



別の可能なオプションは、上記のタイプのグラフデータベースの作成と通信を組み合わせることです。 この場合、投稿やコメントも一般的なネットワークのオブジェクトになり、ユーザーはコミュニケーションやネットワーキングなどの習慣的な活動の過程でオブジェクト間の接続を生成します。 つまり これは、協調フィルタリングとは関係ありませんが、これらの関係の一部は、そのアプリケーションの観点から有用です。 この種のサービスを推進しています。