Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Taksonomiasystemówrekomendacji
21
Niektóresystemywyjaśniająrekomendacje.Systemyrekomendacjiztązdolnościsą
nazywanesystemamirekomendacjiwhite-box(zpełnąwiedzą);te,którejejnieposiadają,
nazywanesąsystemamirekomendacjiblack-box(zminimalnąwiedzą).Rysunek1.14przed-
stawiaprzykładykażdegoznich.Ichrozróżnieniejestważneprzywyborzealgorytmu,
ponieważniewszystkieudostępniająprzejrzysteścieżkiprowadzącezpowrotemdo
przyczynprzewidywania.
Decydując,czychceszutworzyćsystemrekomendacjiwhite-box,czyblack-boxmożna
narzucićograniczenia,którychalgorytmówużywasz.Imwięcejtwójsystemmusiwyja-
śnić,tymprostszyalgorytm.Częstomożnarozważyćdecyzjęwsposóbpokazanyna
rysunku1.15.Imlepszajakośćrekomendacji,tymbardziejskomplikowaneitrudniej-
szedowyjaśnieniaprzyczyny.Tenproblemjestznanyjakokompromismiędzymode-
lowądokładnościąamodelowąinterpretacją(modelaccuracy-modelinterpretationtrade-off).
Kiedyśpracowałemnadprojektem,wktórympołożononacisknawyjaśnialność
(explainability)ijakość.Wtymcelumusieliśmyzbudowaćkolejnyalgorytmnabazie
naszegosystemurekomendacji,abyumożliwićdobrejjakościrekomendacje,mając
jednocześniesystemłączącydowodyzrezultatem.
NetSystemrekomendacji
black-boxNetfliksa.
Brakwyjaśnień
rekomendacji
Systemrekomendacjiwhite-box
Amazona.Wyjaśnia,żeAmazon
przewiduje,iżtaksiążkacię
zainteresuje,ponieważkupiłeś
podobnąksiążkę
Rysunek1.14.Systemyrekomendacjiblack-box(zNetfliksa)iwhite-box(zAmazona)
