Anbefalingsalgoritmer er matematiske formler, der gør det muligt at tilbyde personligt tilpasset indhold eller produkter til brugere af et websted eller en applikation . De bruges af mange digitale aktører, såsom e-handelssider, onlinemedier, streamingtjenester eller sociale netværk. I denne artikel vil vi forklare dig, hvordan disse algoritmer fungerer i praksis, og hvad er deres fordele?
Hvad er en anbefalingsalgoritme, og hvordan fungerer den?
En anbefalingsalgoritme er et computerprogram, der er designet til at analysere brugerdata (såsom deres browserhistorik, præferencer, køb osv.) og sammenligne det med egenskaberne ved tilgængeligt indhold eller produkter (såsom pris, farve, køn osv.). Den bruger derefter matematiske teknikker til at beregne en relevansscore for hvert indhold eller produkt og rangere dem i faldende rækkefølge. mest relevante indhold eller til brugerne i form af forslag, lister, bannere osv.
Hvis du f.eks. ser videoer på YouTube , vil anbefalingsalgoritmen analysere de videoer , du har set, kunne lide eller kommenteret, såvel som videoer fra andre brugere med samme smag som din. Det vil derefter foreslå videoer, der kan interessere dig, baseret på deres popularitet, tema, varighed osv.
Hvad er hovedtyperne af anbefalingsalgoritmer?
Der er flere typer anbefalingsalgoritmer afhængigt af, hvordan de bruger data. De vigtigste er:
Samarbejdsfiltrering
Det er baseret på brugerinteraktioner med indhold eller produkter (såsom vurderinger, anmeldelser, klik osv.). Det søger at identificere brugere med lignende smag og tilbyde dem indhold eller produkter, som de kunne lide. For eksempel, hvis du køber en bog på Amazon , vil den kollaborative filtreringsalgoritme foreslå andre bøger købt af folk, der har købt den samme bog som dig.
Indholdsbaseret filtrering
Det er baseret på egenskaberne ved indholdet eller produkterne (såsom pris, farve, genre osv.). Det søger at identificere indhold eller produkter, der ligner dem, som brugeren kunne lide eller søgte efter. Hvis du for eksempel lytter til en sang på Spotify, vil den indholdsbaserede algoritme foreslå andre sange fra samme kunstner, genre eller stil.
Matrix faktorisering
Det er en matematisk teknik, der giver dig mulighed for at reducere dimensionaliteten af data og finde skjulte relationer mellem brugere og indhold eller produkter. Det søger at forudsige den vurdering, som en bruger vil give til indhold eller et produkt, som de endnu ikke har set eller købt. For eksempel, hvis du ser en film på Netflix, matrixfaktoriseringsalgoritmen estimere din smag for filmen baseret på dine tidligere vurderinger og andre brugeres vurderinger.
Se også: Dekryptering af RNG: alt hvad du behøver at vide om Random Number Generator!
Sammenligningstabel over hovedtyperne af anbefalingsalgoritmer
| Algoritme type | Fordele | Ulemper |
| Samarbejdsfiltrering | Giver dig mulighed for at opdage indhold eller produkter, der værdsættes af andre brugere med lignende smag | Kræver mange data for at være effektive, kan være modtagelige for skævhed eller manipulation |
| Indholdsbaseret filtrering | Giver dig mulighed for at opdage indhold eller produkter, der ligner dem, som brugeren kunne lide eller søgte efter | Kan være begrænset af kvalitet og mængde af tilgængelige funktioner, kan mangle mangfoldighed |
| Matrix faktorisering | Giver dig mulighed for at forudsige den bedømmelse, som en bruger vil give til indhold eller et produkt, som de endnu ikke har set eller købt | Kan være kompleks at implementere og fortolke, kan kræve mange beregningsressourcer |
Hvad er fordelene ved anbefalingsalgoritmer?
Anbefalingsalgoritmer har flere fordele for brugerne og for de websteder eller applikationer , der bruger dem:
For brugere :
- De letter opdagelsen af indhold eller produkter tilpasset deres behov og ønsker.
- De forbedrer brugeroplevelsen ved at gøre navigationen smidigere og mere personlig.
- De øger brugertilfredsheden og loyaliteten
For websteder eller apps:
- De øger trafik, tidsforbrug, konverteringsrate og indtjening.
- De hjælper med at opbygge brugerloyalitet ved at tilbyde dem personlig service af høj kvalitet.
- De gør det muligt at administrere en voksende mængde data, som er umulig at behandle manuelt.
- De giver dig mulighed for at differentiere dig fra konkurrenterne ved at tilbyde merværdi.
Hvad er ulemperne eller begrænsningerne ved anbefalingsalgoritmer?
Anbefalingsalgoritmer er ikke perfekte og kan have visse ulemper eller begrænsninger :
- Koldstartsproblemet:
Det vises, når der er utilstrækkelige eller ingen data til at fremsætte relevante anbefalinger . Det kan dreje sig om nye brugere, nyt indhold eller nye produkter. Hvis du for eksempel registrerer dig på en e-handelsside, anbefalingsalgoritmen ikke kunne tilbyde dig produkter, der passer til din smag, før den har indsamlet nok information om dig.
Problemet med mangfoldighed:
Det opstår, når anbefalingsalgoritmer tilbyder indhold eller produkter, der minder for meget om hinanden eller er for tæt på brugerens præferencer. Dette kan reducere opdagelsen af nyt indhold eller produkter og låse brugeren i en filterboble . Hvis du for eksempel ser videoer på YouTube, foreslår anbefalingsalgoritmen muligvis kun videoer af samme genre eller synspunkt som dem, du allerede har set.
- Problemet med gennemsigtighed:
Det opstår, når brugere ikke forstår, hvorfor de modtager bestemte anbefalinger, eller hvordan de kan ændre dem. Dette kan påvirke brugernes tillid og accept af anbefalingsalgoritmer. Hvis du f.eks. modtager en annonce på Facebook , kan du klikke på " Hvorfor denne annonce?" ” for at finde ud af årsagerne til udsendelsen.
Og faktisk kan denne artikel hjælpe dig: Tutorial til blokering af uventede annoncer på Android og IOS!
Hvordan forbedrer man anbefalingsalgoritmer?
Anbefalingsalgoritmer udvikler sig konstant og er genstand for talrige forskning og innovationer. Her er nogle måder at forbedre dem på, hvis du ønsker det:
- Kombiner flere typer anbefalingsalgoritmer for at udnytte fordelene ved hver enkelt og kompensere for deres svagheder. For eksempel ved at bruge både kollaborativ filtrering og indholdsbaseret filtrering for at give forskellige og personlige anbefalinger.
- Brug yderligere data til at berige anbefalingsalgoritmer og forfine deres relevans. For eksempel ved at bruge kontekstuelle data (som placering, tid, klima osv.), sociale data (som relationer, interaktioner, påvirkninger osv.) eller semantiske data (som mening, mening, kategorisering osv.).
- Involver brugerne i anbefalingsprocessen ved at give dem mulighed for at give feedback, ændre deres præferencer, kontrollere deres privatliv eller udforske andre muligheder. For eksempel at give dem mulighed for at vurdere, kommentere, dele eller ignorere de anbefalinger, de modtager.
Konklusion
Afslutningsvis er anbefalingsalgoritmer kraftfulde værktøjer til at tilpasse udbuddet til efterspørgslen . Men de udgør også risici og begrænsninger, såsom manglende gennemsigtighed, skævhed, indespærring i filterbobler eller manipulation. For at imødegå disse risici og grænser er det nødvendigt at regulere anbefalingsalgoritmer og garantere deres etik, gennemsigtighed og mangfoldighed. Vi skal også gøre brugerne opmærksomme på problemerne og virkningerne af algoritmer på deres valg og meninger . De skal have mulighed for at kontrollere og ændre personaliseringsindstillinger, rapportere upassende eller skadeligt indhold og diversificere deres informationskilder.
