Персональные рекомендации: Алгоритмы, формулы, и т.д...

[Yorick]

Мне кажется это ненужная попытка подстроиться под несовершенный алгоритм. Если ты смотрел фильм, то можешь выставить ему оценку, если оценок будет достаточно много многофакторная система сама разберется.

Алгоритм - какой есть, другого нет. Насколько система разбирается - вопрос, который я сам хотел бы выяснить.

 

Но хочу хотя бы выяснить: при всем несовершенстве алгоритма (а кто/что совершенно?) - как им правильнее пользоваться, чтоб он лучше служил?

[SergeyM]

Не знаю, подходящая ли тема...

 

Я вроде наконец допилил свой способ оценивания. Давно писал, как мне нравится сегментированная оценка компьютерных игр и не нравится однозначная оценка фильмов, которая выражает не пойми что.

 

Теперь я оцениваю фильмы по следующим параметрам... Может еще пару добавлю..

 

1. Идея (сюжет) —

2. Сценарий (текст) —

3. Режиссер —

4. Монтаж —

5. Оператор —

6. Юмор —

7. Игра главных актеров —

8. Игра второстепенных актеров —

9. Музыка —

10. Декорации —

11. Спецэффекты -

12. Атмосфера —

13. Иррациональное (общее отношение к фильму) —

14. Финал —

15. Месседж —

Итого:

 

Итого получается хотя бы видимость, что моя оценка из чего-то состоит. Кстати, если оценивать фильм от головы и по этим параметрам, то получается примерно одинаковые оценки, но с дробными частями.

 

Что касается дурацкой десятиальной системы. Действительно дурацкой, потому что каждый волен выбирать, что значит та или иная цифра. Для кого-то 10 - это шедевр, неостижимая оценка. Кто-то ставит десятки легко, за хорошее настроение. И так далее...

 

Из всех вариантов я выбрал, как мне кажется, самый объясняемый - перевод в хорошую старую пятибальную систему.

 

10 - пять с плюсом

9 - пять

8 - пять с минусом

7 - четыре с плюсом

6 - четыре

5 - четыре с минусом

4 - три с плюсом

3 - три

2 - три с минусом

1 - два

0 - два с минусом

 

Конечно, это завышенная градация и она идёт в разрез с общими оценками, но ... оценки - это всего лишь удобная глупость.

[Yorick]

Не знаю, подходящая ли тема...

Не подходящая - для этого есть Оценка фильмов

Из всех вариантов я выбрал, как мне кажется, самый объясняемый - перевод в хорошую старую пятибальную систему.

10 - пять с плюсом

9 - пять

...

0 - два с минусом

Конечно, это завышенная градация и она идёт в разрез с общими оценками, но ... оценки - это всего лишь удобная глупость.

Соглашусь - удобная глупость: ничего нового эта шкала не дает, даже по сравнению с 5-бальной системой ничего не объясняет.

[SergeyM]

Ну звиняйте тагды.

10-бальная шкала даёт видимость более точной оценки. Но единого стандарта - за что выставлять 10, а за что 0 - до сих пор нет или он не привит в сознание.

Изменено 02.05.2011 23:48 пользователем SergeyM

[Kreisler]

0 - два с минусом

 

На КП нет оценки ноль.

[Yorick]

Ну звиняйте тагды.

10-бальная шкала даёт видимость более точной оценки. Но единого стандарта - за что выставлять 10, а за что 0 - до сих пор нет или он не привит в сознание.

Согласен. Потому в вышеприведенной ссылке (вроде?) я и пытался поднять разговор о шкале оценок.

 

А в этой теме разговор немного о другом - хотя конечно, "рекомендации" зависят от точности оценок.

[SergeyM]

На КП нет оценки ноль.

 

Спасибо, учту.

А вообще для того, чтоб от меня фильм получил ноль, у ж не знаю что надо снять. Насиловать младенцев на мобильный с плохой озвучкой, наверное.

[Ellesta]

У меня вообще исчезли рекомендации, хотя были, я даже их правил и посмотрел несколько фильмов. А сейчас исчезли!!!!

 

Хейхей! у меня такая же проблема.

Еще пару недель назад у меня было 400+ рекомендаций, а последнюю неделю не наблюдается ни одной. Что так сильно изменилось?

 

Мне нравился этот сервис и я активно его использовала. Теперь в растерянности.

 

Даже если я ставлю в критериях Процент близости - 1% и Общие фильмы - 1, мне выдает "У вас нет друзей по интересам с указанными параметрами. Пожалуйста измените условия выбора."

 

Кто-нибудь может объяснить?

[Batesy]

Хейхей! у меня такая же проблема.

Еще пару недель назад у меня было 400+ рекомендаций, а последнюю неделю не наблюдается ни одной. Что так сильно изменилось?

 

Мне нравился этот сервис и я активно его использовала. Теперь в растерянности.

 

Даже если я ставлю в критериях Процент близости - 1% и Общие фильмы - 1, мне выдает "У вас нет друзей по интересам с указанными параметрами. Пожалуйста измените условия выбора."

 

Кто-нибудь может объяснить?

Такое часто происходит в последнее время, видимо ошибка сайта.

[Ellesta]

Я заходила несколько раз на неделе, проверяла. Думала, временный глюк. Но он почему-то не проходит (

[Yorick]

Кто-нибудь может объяснить?

Наверное, надо в "Вопросах по сайту" спросить - все ж рулеые почитывают ту тему, иногда и отвечают.

[Ellesta]

Yorick, спасибо большое за помощь. Отписалась

[intellek]

Здравствуйте.Возник такой вопрос:я поставил уже кучу оценок к фильмам,а колличество друзей по интересам не увеличивается.В чём дело?Заранее спасибо.

[SiriusLove]

Большая просьба объяснить мне, в чем все-таки проблема с моими оценками. У некоторых товарищей список просмотренных фильмов в несколько раз скуднее моего, но у них по 300 друзей по интересам и более сотни фильмов с совпадением >80%, у меня же ситуация совсем плачевная:

посмотрите пожалуйста тут. Это друзья по интересам? Это неадекватные малолетние личности, которые либо ставят всем фильмам 10-ки, либо вообще непонятно что

Вопрос - это у меня такая дурная система выставления оценок? Или все-таки тут что-то другое?

[Stalk-74]

Большая просьба объяснить мне, в чем все-таки проблема с моими оценками. У некоторых товарищей список просмотренных фильмов в несколько раз скуднее моего, но у них по 300 друзей по интересам и более сотни фильмов с совпадением >80%, у меня же ситуация совсем плачевная:

посмотрите пожалуйста тут. Это друзья по интересам? Это неадекватные малолетние личности, которые либо ставят всем фильмам 10-ки, либо вообще непонятно что

Вопрос - это у меня такая дурная система выставления оценок? Или все-таки тут что-то другое?

 

Насколько я понял, Вы установили достаточно большой процент (70%). Такой процент по запущенному алгоритму выдерживают люди, у которых минимум совпавших фильмов, где-то 20-50. Или нужно ставить среднестатистические оценки, наиболле приближенные к средним оценкам фильма, что неинтересно. Более реально отталкиваться от установленных 50%.

[SiriusLove]

Спасибо, теперь у меня 300 друзей по интересам! А можно ли удалить некоторых друзей из списка? Уж слишком много в нем неадекватов.

[дружок-рар]

Спасибо, теперь у меня 300 друзей по интересам! А можно ли удалить некоторых друзей из списка? Уж слишком много в нем неадекватов.

 

Если будете оценивать "адекватно", 95% "неадекватов" гарантированно удалятся сами собой.

 

Удалить принудительно никого нельзя, только поставив колы его любимым фильмам и десятки нелюбимым... Но если хотите четкий рейтинг, оценивайте как чувствуете. Тем более что на КП регистрируется все больше человек, и рекомендации с каждым днем все точнее будут.

[Leecher]

Добрый всем день.

Внесу свои 5 копеек.

Меня, как системного аналитика, этот вопрос больше привлекает из "спортивного" интереса.

И так. Есть выборка оценок пользователя, которую можем считать экспертной оценкой. Есть множество других "экспертов" со своими выборками. Задача - оценить "близость" мнений этих экспертов.

Очевидно, что сначала стоит определить, что есть "близость". Этот вопрос тут так или иначе поднимался, но т.к. он - краеугольный камень всей проблемы, рассмотрю его снова.

Во-первых, каждый видит "близость" по-своему. Кто-то хочет дифференциации, кто-то хочет универсальности. Но, т.к. мы не можем (технически) позволить себе индивидуализировать эту систему, то будем отталкиваться от психологического стремления человека к индивидуализму, а, значит, дифференциации вкусов.

Во-вторых, не все критерии близости равнозначны для всех людей (это перекликается с предыдущим), значит, желательно учесть не только наличие дифференциации вкусов, но и ввести взвешенную оценку для каждого "эксперта" (не просто учитывать, что Вася может любить комедии, а ужасы - ненавидеть, но и то, с какой силой лично он это делает).

И сразу о втором: тут можно применить обыкновенную выборочную оценку частоты появления признака (год, жанр и т.д.) с размытием Лапласа, которая часто применяется в тех же спам фильтрах при составлении словарей.

Кстати, какие признаки существенны, а какие нет, можно проанализировать по уже имеющимся данным без особых проблем, применив, хотя бы, простейшие методы факторного анализа.

Далее, в-третьих, необходимо унифицировать выбор экспертом оценки постфактум, т.к. нет и не может быть в данных условиях априорной унификации правил оценивая.

Лучший способ здесь, на мой взгляд, построение шкалы относительности для конкретных двух экспертов: тут все просто, опять же обыкновенная выборочная частота появления одинаковой разницы в одинаковых оценках одинаковых фильмов, последующее применение полученных нормирующих коэффициентов.

Уже на этом этапе мы получаем относительно унифицированную систему соотношения оценок экспертов с индивидуальным учетом их предпочтений.

Далее дело за малым, оценить численно "близость" оценок. Проще всего использовать относительное среднеквадратичное отклонение (ну или медиану, как кому больше нравится). Что допустимо, т.к. мы уже "привели" оценки к единому виду.

П.С. Понимаю, что это нормальная такая доп. нагрузка на сервер: хранить и пересчитывать все коэффициенты, учитывая, что речь идет о взаимосвязи "каждый с каждым" - это не мало. Но, проведя правильную предобработку данных 1 раз, сделав адаптивную систему расчета, можно существенно снизить нагрузку на сервера и добиться адекватной работы системы. Вопрос лишь в том, надо ли это кому-то: вложение ресурсов (человеко-часов) в то, что прямой прибыли не принесет, т.к. больший процент пользователей никак не оценит изменений в системе рекомендаций сайта.

П.П.С. Прежде чем использовать оценку корреляции Пирсона (о ней тут говорилось, как о той, что лежит в основе действующей системы) - кто-нибудь проверял выборочные данные на наличие нелинейных связей? По-моему, использовать оценку корреляции (любую) на таких данных, как экспертная оценка тысяч людей, - не самый правильный подход изначально, если нет прямых данных, указывающих на наличие именно линейной природы взаимосвязей этих оценок.

Изменено 22.02.2012 05:30 пользователем Leecher
Добавил П.П.С.

[Особые приметы красавчик]

Спасибо, учту.

А вообще для того, чтоб от меня фильм получил ноль, у ж не знаю что надо снять. Насиловать младенцев.....

 

За это убивать нужно, как минимум в полицию такую запись отнести, во все инстанции что бы посадили таких, а не оценки ставить.

[Особые приметы красавчик]

Добрый всем день.

Внесу свои 5 копеек.

Меня, как системного аналитика, этот вопрос больше привлекает из "спортивного" интереса.

И так. Есть выборка оценок пользователя, которую можем считать экспертной оценкой. Есть множество других "экспертов" со своими выборками. Задача - оценить "близость" мнений этих экспертов.

Очевидно, что сначала стоит определить, что есть "близость". Этот вопрос тут так или иначе поднимался, но т.к. он - краеугольный камень всей проблемы, рассмотрю его снова.

Во-первых, каждый видит "близость" по-своему. Кто-то хочет дифференциации, кто-то хочет универсальности. Но, т.к. мы не можем (технически) позволить себе индивидуализировать эту систему, то будем отталкиваться от психологического стремления человека к индивидуализму, а, значит, дифференциации вкусов.

Во-вторых, не все критерии близости равнозначны для всех людей (это перекликается с предыдущим), значит, желательно учесть не только наличие дифференциации вкусов, но и ввести взвешенную оценку для каждого "эксперта" (не просто учитывать, что Вася может любить комедии, а ужасы - ненавидеть, но и то, с какой силой лично он это делает).

И сразу о втором: тут можно применить обыкновенную выборочную оценку частоты появления признака (год, жанр и т.д.) с размытием Лапласа, которая часто применяется в тех же спам фильтрах при составлении словарей.

Кстати, какие признаки существенны, а какие нет, можно проанализировать по уже имеющимся данным без особых проблем, применив, хотя бы, простейшие методы факторного анализа.

Далее, в-третьих, необходимо унифицировать выбор экспертом оценки постфактум, т.к. нет и не может быть в данных условиях априорной унификации правил оценивая.

Лучший способ здесь, на мой взгляд, построение шкалы относительности для конкретных двух экспертов: тут все просто, опять же обыкновенная выборочная частота появления одинаковой разницы в одинаковых оценках одинаковых фильмов, последующее применение полученных нормирующих коэффициентов.

Уже на этом этапе мы получаем относительно унифицированную систему соотношения оценок экспертов с индивидуальным учетом их предпочтений.

Далее дело за малым, оценить численно "близость" оценок. Проще всего использовать относительное среднеквадратичное отклонение (ну или медиану, как кому больше нравится). Что допустимо, т.к. мы уже "привели" оценки к единому виду.

П.С. Понимаю, что это нормальная такая доп. нагрузка на сервер: хранить и пересчитывать все коэффициенты, учитывая, что речь идет о взаимосвязи "каждый с каждым" - это не мало. Но, проведя правильную предобработку данных 1 раз, сделав адаптивную систему расчета, можно существенно снизить нагрузку на сервера и добиться адекватной работы системы. Вопрос лишь в том, надо ли это кому-то: вложение ресурсов (человеко-часов) в то, что прямой прибыли не принесет, т.к. больший процент пользователей никак не оценит изменений в системе рекомендаций сайта.

П.П.С. Прежде чем использовать оценку корреляции Пирсона (о ней тут говорилось, как о той, что лежит в основе действующей системы) - кто-нибудь проверял выборочные данные на наличие нелинейных связей? По-моему, использовать оценку корреляции (любую) на таких данных, как экспертная оценка тысяч людей, - не самый правильный подход изначально, если нет прямых данных, указывающих на наличие именно линейной природы взаимосвязей этих оценок.

 

А теперь по-русски! Не все наверное хотят даваться в научные термины.

[Leecher]

А теперь по-русски! Не все наверное хотят даваться в научные термины.

 

Да я особо терминологию не использовал, кроме математической. Но если тема про обсуждение алгоритма, то без математики тут особо не пообсуждаешь.

Ну да ладно. Что именно не понятно? По мне так названы были исключительно вещи, которые не выходят за рамки базовых курсов мат. анализа и статистики, которые преподают в каждом вузе. Спрашивайте - я уточню. А так, мне даже не понятно, до какого уровня раскрывать уже написанное.

[Yorick]

Меня, как системного аналитика, этот вопрос больше привлекает из "спортивного" интереса.

Я как системный аналитик-любитель очень уважаю профессионалов в этой области. Не скажу что понял все в вашем посте, но хотелось бы сдвигов в "персональных рекомендациях" - это чуть не самое главное в Кинопоиске, и увы, они не очень... не настолько хороши, чтоб ими достаточно часто руководствовались.

 

Но я надеюсь, что это поправимо. Почитайте начало темы - там интересно и грамотно выступали люди, может, вам был бы смысл объединить с ними усилия.

 

Но как системотехник по образованию и прогрессор по призванию скажу любимую банальность: правильно выбранное направление приложения усилий - залог успеха.

 

Вы бы сначала поговорили с командирами, с тем же ugar (он креативный и отзывчивый): нужны ли им ваши идеи, собираются ли они доводить ПР? То, что вам есть что сказать - вы уже показали

[Leecher]

Я как системный аналитик-любитель очень уважаю профессионалов в этой области. Не скажу что понял все в вашем посте, но хотелось бы сдвигов в "персональных рекомендациях" - это чуть не самое главное в Кинопоиске, и увы, они не очень... не настолько хороши, чтоб ими достаточно часто руководствовались.

 

Но я надеюсь, что это поправимо. Почитайте начало темы - там интересно и грамотно выступали люди, может, вам был бы смысл объединить с ними усилия.

 

Но как системотехник по образованию и прогрессор по призванию скажу любимую банальность: правильно выбранное направление приложения усилий - залог успеха.

 

Вы бы сначала поговорили с командирами, с тем же ugar (он креативный и отзывчивый): нужны ли им ваши идеи, собираются ли они доводить ПР? То, что вам есть что сказать - вы уже показали

Собственно, цитатой меня Вы и ответили на весь свой пост

Я не хочу прикладывать сколько-нибудь значительные усилия к тому, что вызывает исключительно только спортивный интерес. Вот если бы кто заплатил... Шутка.

Если серьезно, то я высказал свою позицию. Если она кого-то заинтересует и потребуются разъяснения или помощь - я всегда готов поучаствовать, если это не помешает моей основной деятельности и не оттянет на себя слишком много моего и так не многочисленного свободного времени.

[Yorick]

Собственно, цитатой меня Вы и ответили на весь свой пост

Я не хочу прикладывать сколько-нибудь значительные усилия к тому, что вызывает исключительно только спортивный интерес. Вот если бы кто заплатил... Шутка.

В каждой шутке только доля шутки: если верить Википедии,

Владельцем проекта является компания ООО «Кинопоиск», которой принадлежит 60 % акций проекта, 40 % акций принадлежит её совладельцу — французской компании ООО AlloCiné

- за ними стоит инофирма. И если они НАКОНЕЦ ПОЙМУТ, КАК ВАЖНЫ ПЕРСОНАЛЬНЫЕ РЕКОМЕНДАЦИИ!!! , то может будет и финансирование. А может, поварившись в их соку, вы почувствуете непреодолимую нездоровую тягу к альтруизму

Если серьезно, то я высказал свою позицию. Если она кого-то заинтересует и потребуются разъяснения или помощь - я всегда готов поучаствовать, если это не помешает моей основной деятельности и не оттянет на себя слишком много моего и так не многочисленного свободного времени.

От меня тут увы ничего не зависит. Но я еще раз - двумя руками за.

[Mitson]

Здравствуйте всем!

 

Я уже скоро 2 года, как зарегистрирован на Кинопоиске. Количество оцененных фильмов приближается к 1000. В свое время был несказанно рад, обнаружив раздел "Персональные рекомендации". Пересмотрел почти все фильмы интересующего меня жанра. Но со временем эти рекомендации стали вызывать недоумение, а сейчас и разочарование.

 

Перечитал всю эту тему, вроде бы стали понятны причины моих разочарований. По некоторым размышлениям, предлагаю немного доработать систему фильтрации рекомендаций. Собственно, алгоритм вычисления коэффициента близости друзей, можно и оставить, хоть он и не совершенен.

 

1) Сейчас в рекомендации попадают фильмы только с оценкой 8 и выше. Но я, например, не прочь бы посмотреть фильмы, подобные тем, что лично я оценивал на 7 или даже на 6. Отсюда вывод: необходимо разрешить пользователю понижать нижнюю планку оценки рекомендованных фильмов, скажем, до 5, можно даже с десятыми долями: меня интересуют фильмы с рекомендательной оценкой не ниже 6.5.

 

2) Разрешить пользователю устанавливать "Процент близости" менее 50, понизив нижнюю планку процентов до 20. Или вычислять минимальный процент для каждого пользователя автоматически, исходя из его выбора друзей по полу и возрасту, чтобы их количество было не менее 300. Например, я, если ставлю минимальный возраст друзей 35 лет, у меня всего 7 "друзей по интересам". Но я уверен, что пользователей старше 35 с процентом близости порядка 35-40 будет гораздо больше.

 

3) Существующие фильтры "Страна" и "Жанр" замечательны. Но их желательно расширить: Разрешать указывать несколько жанров и стран, добавив к каждому из фильтров чекбокс "и/или". Паралельно, хотелось бы иметь возможность "отсекать" некоторые жанры и страны, т.е. меня, например, интересуют мультфильмы, но совершенно не интересно аниме, хотелось бы поставить этому жанру в фильтре "минус", чтобы фильмы подобного жанра в рекомендациях не появлялись.

 

4) Добавить возможность ограничения рекомендованных фильмов по году выпуска: "от" и "до". Например, кто-то любит отечественные черно-белые фильмы 30-х - 60-х годов, а кому-то нравятся только современные (2000-х годов) фильмы...

 

Очень хотелось бы иметь подобные фичи

 

ЗЫ. Еще немного поразмыслив, пришел к выводу, что получится почти то-же, что и Навигатор по лучшим фильмам

Изменено 09.05.2012 15:18 пользователем Mitson