Алгоритм КОРА является методом рекомендаций на основе совместной встречаемости признаков. Это означает, что алгоритм использует исторические данные о том, как пользователи взаимодействовали с различными признаками (например, жанры фильмов или авторы книг), чтобы рекомендовать новые признаки, которые могут заинтересовать пользователя.
Одной из проблем, которые могут возникнуть при использовании алгоритма КОРА, является проблема предпочтения признаков с меньшими номерами. Это означает, что алгоритм может склоняться к рекомендации признаков, которые имеют меньшие номера, даже если более новые или более популярные признаки могут быть более релевантны для конкретного пользователя.
Эта проблема возникает из-за того, что алгоритм КОРА использует количество совместных встреч признаков для определения связей между ними. Если признаки имеют меньшие номера, то они будут более вероятно встречаться вместе с другими признаками, что может привести к искаженному восприятию значимости этих признаков.
Чтобы решить эту проблему, можно использовать так называемую корректировку IDF которая учитывает не только количество совместных встреч признаков, но также их общее количество во всем наборе данных. Это позволяет уравновесить влияние признаков с меньшими номерами и более новых или популярных признаков.
Корректировка IDF может быть реализована путем умножения оценки совместной встречаемости на логарифм отношения общего количества признаков в наборе данных к количеству признаков, содержащих данный признак. Формула для корректировки IDF может выглядеть следующим образом:
scss
Copy code
IDF(w) = log(N / n(w))
где IDF(w) - корректированный IDF для признака w, N - общее количество признаков в наборе данных, n(w) - количество признаков, содержащих признак w.