Anbefalingsalgoritmer er matematiske formler, der giver mulighed for at foreslå personligt indhold eller produkter til brugere af et websted eller en applikation . De bruges af mange digitale aktører, såsom e-handelssider, onlinemedier, streamingtjenester og sociale netværk. I denne artikel vil vi forklare, hvordan disse algoritmer fungerer i praksis, og hvad deres fordele er.
Hvad er en anbefalingsalgoritme, og hvordan fungerer den?
En anbefalingsalgoritme er et computerprogram, der er designet til at analysere brugerdata (såsom browserhistorik, præferencer, køb osv.) og sammenligne dem med karakteristikaene for tilgængeligt indhold eller produkter (såsom pris, farve, køn osv.). Derefter bruger den matematiske teknikker indhold eller mest relevante til brugerne i form af forslag, lister, bannere osv.
Hvis du for eksempel ser videoer på YouTube , analyserer anbefalingsalgoritmen de videoer, du har set, syntes godt om eller kommenteret på, samt videoer fra andre brugere med lignende smag. Den foreslår derefter videoer, der måske kan interessere dig, baseret på deres popularitet, tema, længde og andre faktorer.
Hvad er de vigtigste typer af anbefalingsalgoritmer?
Der findes flere typer anbefalingsalgoritmer , afhængigt af hvordan de bruger data. De vigtigste er:
Samarbejdsfiltrering
Den er afhængig af brugerinteraktioner med indhold eller produkter (såsom vurderinger, anmeldelser, klik osv.). Den søger at identificere brugere med lignende smag og foreslå indhold eller produkter, de har nydt. Hvis du for eksempel køber en bog på Amazon , vil den kollaborative filtreringsalgoritme foreslå andre bøger, der er købt af folk, der har købt den samme bog som dig.
Indholdsbaseret filtrering
Den er afhængig af indholdets eller produkternes karakteristika (såsom pris, farve, genre osv.). Den søger at identificere indhold eller produkter, der ligner dem, brugeren har syntes godt om eller søgt efter. Hvis du for eksempel lytter til en sang på Spotify, vil den indholdsbaserede algoritme foreslå andre sange af den samme kunstner, i samme genre eller i samme stil.
Matrixfaktorisering
Dette er en matematisk teknik, der reducerer datas dimensionalitet og afdækker skjulte relationer mellem brugere og indhold eller produkter. Den har til formål at forudsige den vurdering, en bruger ville give til indhold eller et produkt, de endnu ikke har set eller købt. Hvis du for eksempel ser en film på Netflix, matrixfaktoriseringsalgoritmen estimere din vurdering af filmen baseret på dine tidligere vurderinger og andre brugeres vurderinger.
Se også: Afkodning af RNG: alt du behøver at vide om tilfældige talgeneratoren!
Sammenlignende tabel over de vigtigste typer af anbefalingsalgoritmer
| Type af algoritme | Fordele | Ulemper |
| Samarbejdsfiltrering | Giver dig mulighed for at opdage indhold eller produkter, som andre brugere med lignende smag nyder | Kræver en masse data for at være effektiv, og kan være modtagelig for bias eller manipulation |
| Indholdsbaseret filtrering | Giver brugerne mulighed for at opdage indhold eller produkter, der ligner dem, de har syntes godt om eller søgt efter | Kan være begrænset af kvaliteten og mængden af tilgængelige funktioner, kan mangle diversitet |
| Matrixfaktorisering | Giver dig mulighed for at forudsige den vurdering, en bruger ville give indhold eller et produkt, de endnu ikke har set eller købt | Det kan være komplekst at implementere og fortolke og kan kræve betydelige beregningsressourcer |
Hvad er fordelene ved anbefalingsalgoritmer?
Anbefalingsalgoritmer tilbyder adskillige fordele for brugerne og for de websteder eller applikationer , der bruger dem:
For brugere :
- De gør det nemmere at finde indhold eller produkter, der er skræddersyet til deres behov og ønsker.
- De forbedrer brugeroplevelsen ved at gøre navigationen mere jævn og personlig.
- De øger brugertilfredshed og loyalitet
For hjemmesider eller applikationer:
- De øger trafik, tid brugt, konverteringsrate og omsætning.
- De hjælper med at opbygge brugerloyalitet ved at tilbyde dem en personlig og højkvalitets service.
- De muliggør håndtering af en stigende mængde data, der 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 :
- Problemet med koldstart:
Dette sker, når der ikke er tilstrækkelige eller ingen data til at give relevante anbefalinger . Dette kan påvirke nye brugere, nyt indhold eller nye produkter. Hvis du f.eks. registrerer dig på en e-handelsside, anbefalingsalgoritmen ikke være i stand til at foreslå produkter, der passer til din smag, før den har indsamlet nok oplysninger om dig.
Problemet med mangfoldighed:
Dette problem opstår, når anbefalingsalgoritmer foreslår indhold eller produkter, der ligner hinanden for meget eller er for tæt på brugerens præferencer. Dette kan begrænse opdagelsen af nyt indhold eller produkter og fange brugeren i en filterboble . Hvis du f.eks. ser videoer på YouTube, kan anbefalingsalgoritmen muligvis kun foreslå videoer af samme genre eller perspektiv som dem, du allerede har set.
- Problemet med gennemsigtighed:
Dette sker, når brugerne ikke forstår, hvorfor de modtager bestemte anbefalinger, eller hvordan de kan ændre dem. Dette kan brugernes tillid til og accept ser en annonce på Facebook knappen Hvorfor denne annonce? for at finde ud af, hvorfor den blev vist.
Og denne artikel kan måske hjælpe dig: Vejledning til at blokere påtrængende annoncer på Android og iOS!
Hvordan kan anbefalingsalgoritmer forbedres?
Anbefalingsalgoritmer er i konstant udvikling og er genstand for megen forskning og innovation. Her er nogle måder at forbedre dem på, hvis du ønsker det:
- Kombinér flere typer anbefalingsalgoritmer for at udnytte styrkerne ved hver enkelt og afbøde deres svagheder. Brug for eksempel både samarbejdsbaseret filtrering og indholdsbaseret filtrering til at tilbyde forskellige og personlige anbefalinger.
- Brug yderligere data til at berige anbefalingsalgoritmer og forfine deres relevans. Brug f.eks. kontekstuelle data (såsom placering, tid, klima osv.), sociale data (såsom relationer, interaktioner, påvirkninger osv.) eller semantiske data (såsom betydning, signifikans, 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 kan du give dem mulighed for at bedømme, kommentere, dele eller ignorere de anbefalinger, de modtager.
Konklusion
Afslutningsvis er anbefalingsalgoritmer effektive værktøjer til at tilpasse udbud til efterspørgsel . De indebærer dog også risici og begrænsninger, såsom manglende gennemsigtighed, bias, filterbobler og manipulation. For at imødegå disse risici og begrænsninger er det nødvendigt at regulere anbefalingsalgoritmer algoritmernes implikationer og . Brugere skal have mulighed for at kontrollere og ændre personaliseringsindstillinger, rapportere upassende eller skadeligt indhold og diversificere deres informationskilder.
