Экономика символического обмена

Для улучшения работы системы используются различные модификации ранее описанных методов[333]. В частности, для преодоления дефицита оценок конкретного пользователя и подбора ему подходящих рекомендателей прибегают к «голосованию по умолчанию» (эта схема подходит в том случае, если все потребляют одно и то же и сходным образом оценивают). Эмпирически установлено, что точность предсказания растет, если присваивать неоцененным товарам некую гипотетическую оценку. Чтобы получить ее, предложено вычислять сходство не между пользователями, а между товарами[334].

Поскольку вкусы людей из группы рекомендателей, подобранных компьютерной программой для данного клиента, хотя и близки между собой, но все же не идентичны, нужно каким-то образом резюмировать их общую оценку. В примитивном варианте она вычисляется как простое среднее. В то же время ясно, что чем более сходны во вкусах клиент и кто-то из его рекомендателей, тем весомей должен быть вклад оценки данного рекомендателя в предсказание, обобщающее мнение группы. Однако и в этом варианте учтено не все: в частности, пользователи по-разному воспринимают шкалу оценок. Эта проблема снимается, если абсолютные значения оценок корректируются с учетом систематического сдвига от их среднего значения для соответствующего рекомендателя (так нивелируется общая позитивная или негативная установка абонента).

Наряду с клиент-клиентскими системами применяется коллаборативная фильтрация второго типа – модельного[335]. В этой схеме с помощью некоего индекса сходства пользователей объединяют в кластеры. Покупки и оценки, данные потребителями из одного сегмента, используются для вычисления рекомендаций. По утверждению Г. Линдена и его соавторов, кластерные модели легче масштабируются (т. е. они лучше приспособлены к работе с крупными базами данных) в сравнении с поклиентской коллаборативной фильтрацией, так как сверяют профиль пользователя с относительно небольшим количеством сегментов, а не с целой пользовательской базой[336]. Сложный и дорогой кластерный подсчет ведется в оффлайновом режиме, что разгружает систему. Но качество рекомендаций при этом снижается, и вот почему. Кластерная модель группирует пользователей в сегмент, сравнивает конкретного пользователя с этим сегментом и выдает всем членам сегмента общие рекомендации. Так как пользователи, объединенные в кластер, не обладают идеальным сходством, рекомендации тоже не идеальны. Их качество можно повысить, разбивая пользователей на высокооднородные подгруппы, но тогда их будет много, и анализ связи пользователь-сегмент обойдется так же дорого, как и поиск сходных потребителей методом субъект-субъектной (поклиентской) коллаборативной фильтрации[337].

Работа по совершенствованию коллаборативной фильтрации полным ходом ведется во всем мире. Известны попытки внедрения статистической схемы[338], а также более сложных вероятностных методов[339]. Объединение анамнестического и модельного принципов дает лучшие результаты, чем каждый из них в отдельности.

2.7.3.1. Проблемы и недостатки

Коллаборативные рекомендации по целому ряду параметров превосходят контентные. В частности, они могут работать с любыми продуктами, даже c теми, которые вообще пока не известны данному потребителю. Технология может использоваться и для экспертизы самого эксперта[340]. (Если профессиональный критик включается в орбиту рекомендательного сервиса, важно знать, в какой области он специализируется и сколь авторитетен.)

Главное достоинство коллаборативной фильтрации состоит в том, что рекомендации персонифицированы. При этом сервис не просто использует повседневную потребительскую активность клиентов, а стимулирует их анализировать свои поступки. Создатели рекомендательных систем для торговли по вполне понятным причинам стараются не утруждать потребителя и свести его рефлексию к минимуму. Но несомненно, что для самого покупателя осмысление выбора – полезное занятие. В частности, культурно-потребительская активность может привести к формированию сообществ по интересам, и это бесконечно позитивно[341] – при условии, что реальное (офф-лайн) знакомство людей с их «вкусовыми» соседями не будет противоречить этике и принципу невмешательства в частную жизнь[342].