Выявление предпочтений - Preference elicitation
 | Эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка. (Март 2012 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
Выявление предпочтений относится к проблеме разработки система поддержки принятия решений способен генерировать рекомендации пользователю, помогая тем самым принимать решения. Для такой системы важно точно моделировать предпочтения пользователя, находить скрытые предпочтения и избегать дублирования. Эта проблема иногда изучается как проблема теории вычислительного обучения. Другой подход к постановке этой проблемы - это частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений. Формулировка этой проблемы также зависит от контекста области, в которой она изучается.
Обзор
С появлением онлайн-информации появились новые возможности для поиска и использования электронных данных, эти изменения также выдвинули на первый план задачу получения полезной информации. Исследователи, а также крупные компании, занимающиеся онлайн-каталогами, придумали алгоритмы и прототипы систем, которые могут помочь пользователю перемещаться по сложному и огромному информационному пространству, используя некоторую информацию от пользователя в виде ответов на определенные запросы или рейтингов определенных элементов и т. д. в зависимости от области информационного пространства.
Смотрите также
- Холодный запуск
- Совместная фильтрация
- Коллективный разум
- Длинный хвост
- Персонализированный маркетинг
- Поисковики продуктов
- Выявленное предпочтение
внешняя ссылка
| Рекомендательные системы |
|---|
| Концепции |
| Методы и проблемы |
| Реализации |
| Исследование |