[МУЗИКА]
Досега се концентрирахме над задачата да намерим подходящ документ за някого, който чете
статия и ние просто претърсихме всички останали статии в корпуса за да намерим
тази статия, която е най-близка или много близка до статията, която човекът чете.
Но в много случаи сме всъщност заинтересовани да намерим структурирано
представяне на нашите данни, на всички статии.
Един пример за структурирано представяне,
от който може да сме заинтересовани, е откриването на клъстери от статии, така че
да открием групи от статии, които са свързани помежду си.
Ще обсъдим причини за искането
на такива клъстери, както и алгоритми за реализирането на това клъстеризиране.
Нека навлезем в целта на клъстеризирането,
също както и някои приложения, които мотивират
реализирането на клъстеризиране в контекста на нашето приложение с документи.
Целта на клъстеризирането е да се открият групи от свързани статии.
Така че, например, може би има група където всичките
статии в тази група са свързани към теми, свързани със спорт.
И може би има друга група, където всички статии са относно световните новини.
Ако можем да открием този тип структура в нашите данни, тогава ако правим нещо подобно на
задачата за намиране на подходящ документ, за която говорихме по-рано.
, тогава ако човек чете статия и ние намерим
в коя група попада тази статия,
и тогава, когато търсим друга статия за
този потребител, ние можем просто да потърсим всички статии в тази група.
Така че ако човек чете статия за спорт,
може би можем да му препоръчаме друга статия за спорт, само търсейки
най-близкия съсед в дадената група от статии за спорт.
Но всъщност можем да използваме клъстеризиране, за да правим дори по-модерни неща
Например може би сме заинтересовани в изучаването на предпочитанията на потребител
над дадени теми
В такъв случай, ние приемаме, че човекът не се интересува само от спорт.
Той може да има и други интереси
и когато ще представим статия на този потребител,
може би бихме искали да изследваме и някои от тези предпочитания.
В този случай, ако си представим, че имаме клъстеризиране на нашите статии
в тези групи от свързани статии,
тогава потребителя ще прочете някакво подмножество от статии в корпуса,
това са статиите, които не са посивени тук.
Това са всички статии, които потребителя е прочел, и
след това да си представим, че потребителя ни дава някаква обратна връзка относно статиите,
дали му харесва или не.
Нека плюс знакът да значи "да, хареса ми статията"
а знакът минус - че не му е харесала.
Така че потребителя е харесал тези две статии в клъстер 1,
този зелен клъстер, както и тази статия в клъстер 4, оранжевият клъстер,
не са харесали статията, която са прочели в този син клъстер, клъстер 2.
Не им е харесала тази друга статия в клъстер 4,
харесала им е тази статия в синия клъстер, клъстер 2 и така нататък.
И след като получим тази обратна връзка или получавайки я в течение на времето
можем да използваме това, за да научим този тип от предпочитания по теми
Нещо, което ще обсъдим и че всъщност нямаме
етикети на темите като "спорт", "световни новини" и т.н.
Но знаем, че има групи от статии и
можем да използваме това, зада избираме статии от тези групи.
Или може след това да влезем в групите и
да сложим етикети на групите сами.
[МУЗИКА]