Suositusalgoritmit ovat matemaattisia kaavoja, joiden avulla voidaan tarjota personoitua sisältöä tai tuotteita verkkosivuston tai sovelluksen käyttäjille . Niitä käyttävät monet digitaaliset pelaajat, kuten verkkokauppasivustot, online-media, suoratoistopalvelut tai sosiaaliset verkostot. Tässä artikkelissa selitämme sinulle, kuinka nämä algoritmit toimivat käytännössä ja mitkä ovat niiden edut?
Mikä on suositusalgoritmi ja miten se toimii?
Suositusalgoritmi on tietokoneohjelma , joka on suunniteltu analysoimaan käyttäjätietoja (kuten selaushistoriaa, mieltymyksiä, ostoksia jne.) ja vertaamaan niitä saatavilla olevan sisällön tai tuotteiden ominaisuuksiin (kuten hinta, väri, sukupuoli jne.). Se laskee sitten matemaattisten tekniikoiden kullekin sisällölle tai tuotteelle osuvuuspisteet ja asettaa ne laskevaan järjestykseen. osuvimman sisällön tai ehdotusten, luetteloiden, bannerien jne. muodossa.
Jos esimerkiksi katsot videoita YouTubessa , suositusalgoritmi analysoi videot , joita olet katsonut, joista olet pitänyt tai joita olet kommentoinut, sekä muiden käyttäjien videot, joilla on samanlainen maku kuin sinun. Sen jälkeen se ehdottaa videoita, jotka saattavat kiinnostaa sinua niiden suosion, teeman, keston jne. perusteella.
Mitkä ovat suositusalgoritmien päätyypit?
Suositusalgoritmeja on sen mukaan, miten ne käyttävät tietoja. Tärkeimmät ovat:
Yhteistyösuodatus
Se perustuu käyttäjien vuorovaikutukseen sisällön tai tuotteiden kanssa (kuten arviot, arvostelut, napsautukset jne.). Se pyrkii tunnistamaan käyttäjiä, joilla on samanlainen maku, ja tarjoamaan heille sisältöä tai tuotteita, joista he pitivät. Jos esimerkiksi ostat kirjan Amazonista , yhteiskäyttöinen suodatusalgoritmi ehdottaa muita kirjoja, jotka ovat ostaneet ihmiset, jotka ovat ostaneet saman kirjan kuin sinä.
Sisältöpohjainen suodatus
Se perustuu sisällön tai tuotteiden ominaisuuksiin (kuten hinta, väri, tyylilaji jne.). Se pyrkii tunnistamaan sisältöä tai tuotteita, jotka ovat samankaltaisia kuin ne, joista käyttäjä piti tai joista käyttäjä on etsinyt. Jos esimerkiksi kuuntelet kappaletta Spotifyssa, sisältöön perustuva algoritmi ehdottaa muita kappaleita samalta artistilta, genreltä tai tyyliltä.
Matriisifaktorointi
Se on matemaattinen tekniikka, jonka avulla voit pienentää tietojen ulottuvuutta ja löytää piilotettuja suhteita käyttäjien ja sisällön tai tuotteiden välillä. Se pyrkii ennustamaan arvion, jonka käyttäjä antaisi sisällölle tai tuotteelle, jota hän ei ole vielä nähnyt tai ostanut. Jos esimerkiksi katsot elokuvaa Netflixissä, matriisitekijöiden määrittelyalgoritmi arvioi pitävän elokuvasta aiempien ja muiden käyttäjien arvioiden perusteella.
Katso myös: RNG:n salauksen purku: kaikki mitä sinun tulee tietää satunnaislukugeneraattorista!
Vertailutaulukko suositusalgoritmien päätyypeistä
| Algoritmin tyyppi | Edut | Haitat |
| Yhteistyösuodatus | Voit löytää sisältöä tai tuotteita, joita muut samanmauniset käyttäjät arvostavat | Vaatii paljon dataa ollakseen tehokas, se voi olla altis harhaan tai manipulaatiolle |
| Sisältöpohjainen suodatus | Voit löytää sisältöä tai tuotteita, jotka ovat samankaltaisia kuin ne, joista käyttäjä piti tai joista käyttäjä on hakenut | Saatavilla olevien ominaisuuksien laatu ja määrä voivat rajoittaa sitä, monimuotoisuus saattaa puuttua |
| Matriisifaktorointi | Mahdollistaa arvioinnin, jonka käyttäjä antaa sisällölle tai tuotteelle, jota hän ei ole vielä nähnyt tai ostanut | Voi olla monimutkainen toteuttaa ja tulkita, saattaa vaatia paljon laskentaresursseja |
Mitkä ovat suositusalgoritmien edut?
niitä käyttäville verkkosivustoille tai sovelluksille
Käyttäjille :
- Ne helpottavat heidän tarpeisiinsa ja toiveisiinsa mukautetun sisällön tai tuotteiden löytämistä.
- Ne parantavat käyttökokemusta tekemällä navigoinnista sujuvampaa ja yksilöllisempää.
- Ne lisäävät käyttäjien tyytyväisyyttä ja uskollisuutta
Verkkosivustot tai sovellukset:
- Ne lisäävät liikennettä, käytettyä aikaa, tulosprosenttia ja tuloja.
- Ne auttavat rakentamaan käyttäjien uskollisuutta tarjoamalla heille henkilökohtaista ja laadukasta palvelua.
- Niiden avulla on mahdollista hallita kasvavaa datamäärää, jota on mahdotonta käsitellä manuaalisesti.
- Niiden avulla voit erottua kilpailijoista tarjoamalla lisäarvoa.
Mitkä ovat suositusalgoritmien haitat tai rajoitukset?
Suositusalgoritmit eivät ole täydellisiä, ja niillä voi olla tiettyjä haittoja tai rajoituksia :
- Kylmäkäynnistyksen ongelma:
asiaankuuluvien suositusten tekemiseksi . Tämä voi koskea uusia käyttäjiä, uutta sisältöä tai uusia tuotteita. Jos esimerkiksi rekisteröidyt verkkokauppasivustolle, suositusalgoritmi ei voi tarjota sinulle makuusi sopivia tuotteita, ennen kuin se on kerännyt sinusta tarpeeksi tietoa.
Monimuotoisuuden ongelma:
Se syntyy, kun suositusalgoritmit tarjoavat sisältöä tai tuotteita, jotka ovat liian samankaltaisia toistensa kanssa tai liian lähellä käyttäjän mieltymyksiä. Tämä voi vähentää uuden sisällön tai tuotteiden löytämistä ja lukita käyttäjän suodatinkuplaan . Jos esimerkiksi katsot videoita YouTubessa, suositusalgoritmi voi ehdottaa vain videoita, jotka ovat samaa genreä tai samaa näkökulmaa kuin ne, jotka olet jo katsonut.
- Avoimuuden ongelma:
Se tapahtuu, kun käyttäjät eivät ymmärrä, miksi he saavat tiettyjä suosituksia tai miten he voivat muuttaa niitä. Tämä voi vaikuttaa käyttäjien luottamukseen ja suositusalgoritmien hyväksymiseen. Jos saat esimerkiksi mainoksen Facebookissa , voit napsauttaa " Miksi tämä mainos?" ” selvittääkseen syyt, jotka johtivat sen lähettämiseen.
Ja itse asiassa tämä artikkeli voi auttaa sinua: Opastus odottamattomien mainosten estämiseen Androidissa ja IOS:ssä!
Kuinka parantaa suositusalgoritmeja?
Suositusalgoritmit kehittyvät jatkuvasti ja ovat lukuisten tutkimusten ja innovaatioiden kohteena. Tässä on joitain tapoja parantaa niitä, jos haluat:
- Yhdistä usean tyyppisiä suositusalgoritmeja hyödyntääksesi kunkin edut ja kompensoidaksesi niiden heikkoudet. Esimerkiksi yhteissuodatuksen ja sisältöpohjaisen suodatuksen monipuolisten ja henkilökohtaisten suositusten tarjoamiseksi.
- Käytä lisätietoja suositusalgoritmien rikastamiseen ja niiden osuvuuden tarkentamiseen. Esimerkiksi kontekstuaalisen datan (kuten sijainti, aika, ilmasto jne.), sosiaalisten tietojen (kuten suhteet, vuorovaikutukset, vaikutukset jne.) tai semanttisten tietojen (kuten merkitys, merkitys, luokittelu jne.) käyttäminen.
- Ota käyttäjät mukaan suositusprosessiin antamalla heille mahdollisuus antaa palautetta, muuttaa asetuksiaan, hallita yksityisyyttään tai tutkia muita vaihtoehtoja. Esimerkiksi antaa heidän arvioida, kommentoida, jakaa tai jättää huomiotta saamansa suositukset
Johtopäätös
Yhteenvetona voidaan todeta, että suositusalgoritmit ovat tehokkaita työkaluja tarjonnan mukauttamiseen kysyntään . Ne sisältävät kuitenkin myös riskejä ja rajoituksia, kuten läpinäkyvyyden puutetta, harhaa, suodatinkuplien sulkemista tai manipulointia. Näiden riskien ja rajoitusten selvittämiseksi on tarpeen säännellä suositusalgoritmeja ja taata niiden eettisyys, läpinäkyvyys ja monimuotoisuus. Meidän on myös saatava käyttäjät tietoisiksi ongelmista ja algoritmien vaikutuksista heidän valintoihinsa ja mielipiteisiinsä . Heille on annettava mahdollisuus hallita ja muokata personointiasetuksia, ilmoittaa sopimattomasta tai haitallisesta sisällöstä ja monipuolistaa tietolähteitään.
