Anbefalingsalgoritmer er matematiske formler som tillater forslag til personlig tilpasset innhold eller produkter til brukere av et nettsted eller en applikasjon . De brukes av mange digitale aktører, som e-handelsnettsteder, nettbaserte medier, strømmetjenester og sosiale nettverk. I denne artikkelen vil vi forklare hvordan disse algoritmene fungerer i praksis og hva fordelene deres er.
Hva er en anbefalingsalgoritme, og hvordan fungerer den?
En anbefalingsalgoritme er et dataprogram som er utviklet for å analysere brukerdata (som nettleserhistorikk, preferanser, kjøp osv.) og sammenligne det med egenskapene til tilgjengelig innhold eller produkter (som pris, farge, kjønn osv.). Deretter bruker den matematiske teknikker mest relevante innholdet eller til brukerne i form av forslag, lister, bannere osv.
Hvis du for eksempel ser på videoer på YouTube , vil anbefalingsalgoritmen analysere videoene du har sett, likt eller kommentert, samt videoene til andre brukere med lignende smak. Den vil deretter foreslå videoer som kan interessere deg, basert på popularitet, tema, lengde og andre faktorer.
Hva er de viktigste typene anbefalingsalgoritmer?
Det finnes flere typer anbefalingsalgoritmer , avhengig av hvordan de bruker data. De viktigste er:
Samarbeidsfiltrering
Den er avhengig av brukerinteraksjoner med innhold eller produkter (som rangeringer, anmeldelser, klikk osv.). Den søker å identifisere brukere med lignende smak og foreslå innhold eller produkter de har likt. Hvis du for eksempel kjøper en bok på Amazon , vil den samarbeidende filtreringsalgoritmen foreslå andre bøker kjøpt av folk som kjøpte den samme boken som deg.
Innholdsbasert filtrering
Den er avhengig av egenskapene til innhold eller produkter (som pris, farge, sjanger osv.). Den søker å identifisere innhold eller produkter som ligner på de brukeren har likt eller søkt etter. Hvis du for eksempel lytter til en sang på Spotify, vil den innholdsbaserte algoritmen foreslå andre sanger av samme artist, i samme sjanger eller i samme stil.
Matrisefaktorisering
Dette er en matematisk teknikk som reduserer dimensjonaliteten til data og avdekker skjulte sammenhenger mellom brukere og innhold eller produkter. Den tar sikte på å forutsi vurderingen en bruker ville gitt til innhold eller et produkt de ennå ikke har sett eller kjøpt. Hvis du for eksempel ser en film på Netflix, matrisefaktoriseringsalgoritmen estimere vurderingen din av filmen basert på dine tidligere vurderinger og vurderingene til andre brukere.
Se også: Dekoding av tilfeldig tallgenerator: alt du trenger å vite om tilfeldig tallgenerator!
Sammenlignende tabell over hovedtypene av anbefalingsalgoritmer
| Type algoritme | fordeler | Ulemper |
| Samarbeidsfiltrering | Lar deg oppdage innhold eller produkter som andre brukere med lignende smak liker | Krever mye data for å være effektivt, og kan være utsatt for skjevhet eller manipulasjon |
| Innholdsbasert filtrering | Lar brukere oppdage innhold eller produkter som ligner på det de har likt eller søkt etter | Kan være begrenset av kvaliteten og mengden tilgjengelige funksjoner, kan mangle mangfold |
| Matrisefaktorisering | Lar deg forutsi hvilken vurdering en bruker ville gitt til innhold eller et produkt de ennå ikke har sett eller kjøpt | Det kan være komplekst å implementere og tolke, og kan kreve betydelige beregningsressurser |
Hva er fordelene med anbefalingsalgoritmer?
Anbefalingsalgoritmer tilbyr flere fordeler for brukere og for nettstedene eller applikasjonene som bruker dem:
For brukere :
- De gjør det enklere å oppdage innhold eller produkter som er skreddersydd for deres behov og ønsker.
- De forbedrer brukeropplevelsen ved å gjøre navigasjonen smidigere og mer personlig.
- De øker brukertilfredshet og lojalitet
For nettsteder eller applikasjoner:
- De øker trafikk, tidsbruk, konverteringsfrekvens og inntekter.
- De bidrar til å bygge brukerlojalitet ved å tilby dem en personlig og høykvalitetstjeneste.
- De tillater håndtering av en økende mengde data som er umulig å behandle manuelt.
- De lar deg differensiere deg fra konkurrentene ved å tilby merverdi.
Hva er ulempene eller begrensningene med anbefalingsalgoritmer?
Anbefalingsalgoritmer er ikke perfekte og kan ha visse ulemper eller begrensninger :
- Problemet med kaldstart:
Dette skjer når det ikke finnes tilstrekkelige eller ingen data til å gi relevante anbefalinger . Dette kan påvirke nye brukere, nytt innhold eller nye produkter. Hvis du for eksempel registrerer deg på et netthandelsnettsted, anbefalingsalgoritmen kunne foreslå produkter som passer din smak før den har samlet inn nok informasjon om deg.
Problemet med mangfold:
Dette problemet oppstår når anbefalingsalgoritmer foreslår innhold eller produkter som er for like hverandre eller for tett knyttet til brukerens preferanser. Dette kan begrense oppdagelsen av nytt innhold eller produkter og fange brukeren i en filterboble . Hvis du for eksempel ser på videoer på YouTube, kan anbefalingsalgoritmen bare foreslå videoer av samme sjanger eller perspektiv som de du allerede har sett.
- Problemet med åpenhet:
Dette skjer når brukere ikke forstår hvorfor de mottar bestemte anbefalinger eller hvordan de kan endre dem. Dette kan brukernes tillit til og aksept ser en annonse på Facebook knappen Hvorfor denne annonsen? for å finne ut hvorfor den ble vist.
Og denne artikkelen kan kanskje hjelpe deg: Veiledning for å blokkere påtrengende annonser på Android og iOS!
Hvordan kan anbefalingsalgoritmer forbedres?
Anbefalingsalgoritmer er i stadig utvikling og er gjenstand for mye forskning og innovasjon. Her er noen måter å forbedre dem på hvis du ønsker det:
- Kombiner flere typer anbefalingsalgoritmer for å utnytte styrkene til hver enkelt og redusere svakhetene deres. Bruk for eksempel både samarbeidsbasert filtrering og innholdsbasert filtrering for å tilby varierte og personlige anbefalinger.
- Bruk tilleggsdata for å berike anbefalingsalgoritmer og forbedre relevansen deres. Bruk for eksempel kontekstuelle data (som sted, tid, klima osv.), sosiale data (som relasjoner, interaksjoner, påvirkninger osv.) eller semantiske data (som mening, signifikans, kategorisering osv.).
- Involver brukere i anbefalingsprosessen ved å gi dem muligheten til å gi tilbakemeldinger, endre preferansene sine, kontrollere personvernet sitt eller utforske andre alternativer. La dem for eksempel vurdere, kommentere, dele eller ignorere anbefalingene de mottar.
Konklusjon
Avslutningsvis er anbefalingsalgoritmer kraftige verktøy for å tilpasse tilbud til etterspørsel . De presenterer imidlertid også risikoer og begrensninger, som mangel på åpenhet, skjevhet, filterbobler og manipulasjon. For å håndtere disse risikoene og begrensningene er det nødvendig å regulere anbefalingsalgoritmer og garantere deres etiske standarder, åpenhet og mangfold. Det er også viktig å øke brukernes bevissthet om implikasjonene og effektene av algoritmer på deres valg og meninger . Brukere må gis muligheten til å kontrollere og endre personaliseringsinnstillinger, rapportere upassende eller skadelig innhold og diversifisere informasjonskildene sine.
