Gli algoritmi di raccomandazione sono formule matematiche che consentono di offrire contenuti o prodotti personalizzati agli utenti di un sito Web o di un'applicazione . Sono utilizzati da molti attori digitali, come siti di e-commerce, media online, servizi di streaming o social network. In questo articolo ti spiegheremo come funzionano nella pratica questi algoritmi e quali sono i loro vantaggi?
Cos’è un algoritmo di raccomandazione e come funziona?
Un algoritmo di raccomandazione è un programma informatico progettato per analizzare i dati dell'utente (come la cronologia di navigazione, le preferenze, gli acquisti, ecc.) e confrontarli con le caratteristiche dei contenuti o dei prodotti disponibili (come prezzo, colore, sesso, ecc.). Quindi utilizza tecniche matematiche per calcolare un punteggio di pertinenza per ciascun contenuto o prodotto e classificarli in ordine decrescente. contenuti o più rilevanti per gli utenti, sotto forma di suggerimenti, elenchi, banner, ecc.
Ad esempio, se guardi video su YouTube , l' algoritmo di raccomandazione analizzerà i video che hai guardato, apprezzato o commentato, così come quelli di altri utenti con gusti simili ai tuoi. Suggerirà quindi i video che potrebbero interessarti, in base alla loro popolarità, tema, durata, ecc.
Quali sono i principali tipi di algoritmi di raccomandazione?
Esistono diversi tipi di algoritmi di raccomandazione , a seconda di come utilizzano i dati. I principali sono:
Filtraggio collaborativo
Si basa sulle interazioni dell'utente con contenuti o prodotti (come valutazioni, recensioni, clic, ecc.). Cerca di identificare gli utenti con gusti simili e offrire loro contenuti o prodotti che hanno apprezzato. Ad esempio, se acquisti un libro su Amazon , l'algoritmo di filtro collaborativo ti suggerirà altri libri acquistati da persone che hanno acquistato il tuo stesso libro.
Filtraggio basato sul contenuto
Si basa sulle caratteristiche del contenuto o dei prodotti (come prezzo, colore, genere, ecc.). Cerca di identificare contenuti o prodotti simili a quelli che l'utente ha apprezzato o cercato. Ad esempio, se ascolti un brano su Spotify, l' algoritmo basato sui contenuti suggerirà altri brani dello stesso artista, genere o stile.
Fattorizzazione di matrici
È una tecnica matematica che consente di ridurre la dimensionalità dei dati e trovare relazioni nascoste tra utenti e contenuti o prodotti. Cerca di prevedere la valutazione che un utente darebbe a un contenuto o a un prodotto che non ha ancora visto o acquistato. Ad esempio, se guardi un film su Netflix, l' algoritmo di fattorizzazione della matrice stimerà il tuo gradimento per il film in base alle tue valutazioni precedenti e a quelle di altri utenti.
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Tabella comparativa delle principali tipologie di algoritmi di raccomandazione
| Tipo di algoritmo | Benefici | Svantaggi |
| Filtraggio collaborativo | Ti permette di scoprire contenuti o prodotti apprezzati da altri utenti con gusti simili | Richiede molti dati per essere efficace e può essere suscettibile di distorsioni o manipolazioni |
| Filtraggio basato sul contenuto | Consente di scoprire contenuti o prodotti simili a quelli che l'utente ha apprezzato o cercato | Potrebbe essere limitato dalla qualità e dalla quantità delle funzionalità disponibili e potrebbe mancare di diversità |
| Fattorizzazione di matrici | Permette di prevedere la valutazione che un utente darebbe ad un contenuto o ad un prodotto che non ha ancora visto o acquistato | Potrebbe essere complesso da implementare e interpretare e potrebbe richiedere molte risorse computazionali |
Quali sono i vantaggi degli algoritmi di raccomandazione?
Gli algoritmi di raccomandazione presentano numerosi vantaggi per gli utenti e per i siti Web o le applicazioni che li utilizzano:
Per gli utenti :
- Facilitano la scoperta di contenuti o prodotti adatti alle loro esigenze e desideri.
- Migliorano l'esperienza dell'utente rendendo la navigazione più fluida e personalizzata.
- Aumentano la soddisfazione e la fidelizzazione degli utenti
Per siti Web o app:
- Aumentano il traffico, il tempo impiegato, il tasso di conversione e le entrate.
- Aiutano a fidelizzare gli utenti offrendo loro un servizio personalizzato e di qualità.
- Permettono di gestire un volume crescente di dati che è impossibile elaborare manualmente.
- Permettono di differenziarsi dalla concorrenza offrendo valore aggiunto.
Quali sono gli svantaggi o i limiti degli algoritmi di raccomandazione?
Gli algoritmi di raccomandazione non sono perfetti e possono presentare alcuni inconvenienti o limitazioni :
- Il problema dell'avviamento a freddo:
Appare quando i dati sono insufficienti o assenti per formulare raccomandazioni pertinenti . Ciò può riguardare nuovi utenti, nuovi contenuti o nuovi prodotti. Ad esempio, se ti registri su un sito di e-commerce, l' algoritmo di raccomandazione non sarà in grado di offrirti prodotti adatti ai tuoi gusti finché non avrà raccolto informazioni sufficienti su di te.
Il problema della diversità:
Si verifica quando gli algoritmi di raccomandazione offrono contenuti o prodotti troppo simili tra loro o troppo vicini alle preferenze dell'utente. Ciò può ridurre la scoperta di nuovi contenuti o prodotti e bloccare l'utente in una bolla di filtro . Ad esempio, se guardi video su YouTube, l'algoritmo di raccomandazione potrebbe suggerirti solo video dello stesso genere o punto di vista di quelli che hai già guardato.
- Il problema della trasparenza:
Si verifica quando gli utenti non capiscono perché ricevono determinati consigli o come possono modificarli. Ciò può influire sulla fiducia degli utenti e sull'accettazione degli algoritmi di raccomandazione. Ad esempio, se ricevi un annuncio su Facebook , puoi fare clic sul pulsante “ Perché questo annuncio?” ” per scoprire le ragioni che hanno portato alla sua messa in onda.
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Come migliorare gli algoritmi di raccomandazione?
Gli algoritmi di raccomandazione sono in continua evoluzione e sono oggetto di numerose ricerche e innovazioni. Ecco alcuni modi per migliorarli, se lo desideri:
- Combina diversi tipi di algoritmi di raccomandazione per sfruttare i vantaggi di ciascuno e compensarne i punti deboli. Ad esempio, utilizzando sia il filtro collaborativo che il filtro basato sui contenuti per fornire consigli diversificati e personalizzati.
- Utilizza dati aggiuntivi per arricchire gli algoritmi di raccomandazione e perfezionarne la pertinenza. Ad esempio, utilizzando dati contestuali (come posizione, tempo, clima, ecc.), dati sociali (come relazioni, interazioni, influenze, ecc.) o dati semantici (come significato, significato, categorizzazione, ecc.).
- Coinvolgi gli utenti nel processo di raccomandazione dando loro l'opportunità di fornire feedback, modificare le loro preferenze, controllare la loro privacy o esplorare altre opzioni. Ad esempio, consentendo loro di valutare, commentare, condividere o ignorare i consigli che ricevono.
Conclusione
In conclusione, gli algoritmi di raccomandazione sono potenti strumenti per adattare l’offerta alla domanda . Tuttavia, presentano anche rischi e limitazioni, come la mancanza di trasparenza, distorsioni, il confinamento in bolle di filtro o la manipolazione. Per far fronte a questi rischi e limiti è necessario regolamentare gli algoritmi di raccomandazione e garantirne l’etica, la trasparenza e la diversità. Dobbiamo anche sensibilizzare gli utenti sui problemi e sugli effetti degli algoritmi sulle loro scelte e opinioni . Deve avere la possibilità di controllare e modificare le impostazioni di personalizzazione, segnalare contenuti inappropriati o dannosi e diversificare le fonti di informazione.
