Algorytmy rekomendacji to formuły matematyczne, które umożliwiają oferowanie spersonalizowanych treści lub produktów użytkownikom witryny lub aplikacji . Korzysta z nich wielu graczy cyfrowych, takich jak witryny e-commerce, media online, serwisy streamingowe czy sieci społecznościowe. W tym artykule wyjaśnimy Ci, jak te algorytmy działają w praktyce i jakie są ich zalety?
Co to jest algorytm rekomendacji i jak działa?
Algorytm rekomendacji to program komputerowy przeznaczony do analizy danych użytkownika (takich jak historia przeglądania, preferencje, zakupy itp.) i porównania ich z cechami dostępnych treści lub produktów (takimi jak cena, kolor, płeć itp.). Następnie wykorzystuje techniki matematyczne do obliczenia wyniku trafności dla każdej treści lub produktu i uszeregowania ich w kolejności malejącej. najbardziej odpowiednie treści lub w formie sugestii, list, banerów itp.
Na przykład, jeśli oglądasz filmy na YouTube , algorytm rekomendacji przeanalizuje filmy , które obejrzałeś, polubiłeś lub skomentowałeś, a także filmy innych użytkowników o gustach podobnych do Twoich. Następnie zasugeruje filmy, które mogą Cię zainteresować, na podstawie ich popularności, tematu, czasu trwania itp.
Jakie są główne typy algorytmów rekomendacji?
Istnieje kilka rodzajów algorytmów rekomendacji , w zależności od sposobu wykorzystania danych. Najważniejsze z nich to:
Wspólne filtrowanie
Opiera się na interakcjach użytkownika z treścią lub produktami (takimi jak oceny, recenzje, kliknięcia itp.). Ma na celu identyfikację użytkowników o podobnych gustach i oferowanie im treści lub produktów, które im się podobały. Na przykład, jeśli kupisz książkę na Amazonie , algorytm filtrowania grupowego zasugeruje inne książki zakupione przez osoby, które kupiły tę samą książkę co Ty.
Filtrowanie oparte na treści
Opiera się na cechach treści lub produktów (takich jak cena, kolor, gatunek itp.). Ma na celu identyfikację treści lub produktów podobnych do tych, które użytkownik lubił lub których szukał. Na przykład, jeśli słuchasz utworu w Spotify, algorytm oparty na treści zasugeruje inne utwory tego samego artysty, gatunku lub stylu.
Faktoryzacja macierzy
Jest to technika matematyczna, która pozwala zredukować wymiarowość danych i znaleźć ukryte powiązania między użytkownikami a treścią lub produktami. Ma na celu przewidzenie oceny, jaką użytkownik wystawiłby treściom lub produktowi, którego jeszcze nie widział ani nie kupił. Na przykład, jeśli oglądasz film w serwisie Netflix, algorytm faktoryzacji macierzowej oszacuje, czy podoba Ci się film na podstawie poprzednich ocen Twoich i innych użytkowników.
Zobacz także: Deszyfrowanie RNG: wszystko, co musisz wiedzieć o generatorze liczb losowych!
Tabela porównawcza głównych typów algorytmów rekomendacyjnych
| Typ algorytmu | Korzyści | Niedogodności |
| Wspólne filtrowanie | Pozwala odkryć treści lub produkty, które docenią inni użytkownicy o podobnych gustach | Wymaga dużej ilości danych, aby była skuteczna, może być podatna na stronniczość lub manipulację |
| Filtrowanie oparte na treści | Umożliwia odkrycie treści lub produktów podobnych do tych, które użytkownik lubił lub których szukał | Może być ograniczony jakością i ilością dostępnych funkcji, może brakować różnorodności |
| Faktoryzacja macierzy | Pozwala przewidzieć ocenę, jaką użytkownik wystawi treściom lub produktowi, którego jeszcze nie widział ani nie kupił | Może być skomplikowany we wdrażaniu i interpretacji, może wymagać wielu zasobów obliczeniowych |
Jakie są zalety algorytmów rekomendacji?
Algorytmy rekomendacji mają kilka zalet dla użytkowników oraz witryn i aplikacji , które z nich korzystają:
Dla użytkowników :
- Ułatwiają odkrywanie treści lub produktów dostosowanych do ich potrzeb i pragnień.
- Poprawiają wygodę użytkownika, czyniąc nawigację płynniejszą i bardziej spersonalizowaną.
- Zwiększają satysfakcję i lojalność użytkowników
W przypadku witryn lub aplikacji:
- Zwiększają ruch, czas spędzony, współczynnik konwersji i przychody.
- Pomagają budować lojalność użytkowników, oferując im spersonalizowane usługi wysokiej jakości.
- Umożliwiają zarządzanie rosnącą ilością danych, których nie da się przetworzyć ręcznie.
- Pozwalają wyróżnić się na tle konkurencji oferując wartość dodaną.
Jakie są wady lub ograniczenia algorytmów rekomendacji?
Algorytmy rekomendacji nie są doskonałe i mogą mieć pewne wady lub ograniczenia :
- Problem z zimnym startem:
Pojawia się, gdy nie ma wystarczających danych lub nie ma ich wcale, aby sformułować odpowiednie zalecenia . Może to dotyczyć nowych użytkowników, nowych treści lub nowych produktów. Przykładowo, jeśli zarejestrujesz się w sklepie internetowym, algorytm rekomendacji nie będzie w stanie zaproponować Ci produktów odpowiadających Twoim gustom, dopóki nie zgromadzi o Tobie wystarczającej ilości informacji.
Problem różnorodności:
Powstaje, gdy algorytmy rekomendacji oferują treści lub produkty, które są do siebie zbyt podobne lub zbyt bliskie preferencjom użytkownika. Może to ograniczyć odkrywanie nowych treści lub produktów i zamknąć użytkownika w bańce filtrującej . Na przykład, jeśli oglądasz filmy na YouTube, algorytm rekomendacji może sugerować tylko filmy tego samego gatunku lub punktu widzenia, co te, które już oglądałeś.
- Problem przejrzystości:
Dzieje się tak, gdy użytkownicy nie rozumieją, dlaczego otrzymują określone rekomendacje i jak mogą je zmienić. Może to mieć wpływ na zaufanie użytkowników i akceptację algorytmów rekomendacji. Na przykład, jeśli otrzymasz reklamę na Facebooku , możesz kliknąć „ Dlaczego ta reklama?” ”, aby poznać powody, które doprowadziły do jego emisji.
I tak naprawdę ten artykuł może Ci pomóc: Samouczek blokowania nieoczekiwanych reklam na Androidzie i iOS!
Jak ulepszyć algorytmy rekomendacji?
Algorytmy rekomendacji stale ewoluują i są przedmiotem licznych badań i innowacji. Jeśli chcesz, oto kilka sposobów na ich ulepszenie:
- Połącz kilka typów algorytmów rekomendacji, aby wykorzystać zalety każdego z nich i zrekompensować ich słabości. Na przykład użycie zarówno filtrowania wspólnego, jak i filtrowania opartego na treści, aby zapewnić różnorodne i spersonalizowane rekomendacje.
- Wykorzystaj dodatkowe dane, aby wzbogacić algorytmy rekomendacji i udoskonalić ich trafność. Na przykład wykorzystanie danych kontekstowych (takich jak lokalizacja, czas, klimat itp.), danych społecznych (takich jak relacje, interakcje, wpływy itp.) lub danych semantycznych (takich jak znaczenie, znaczenie, kategoryzacja itp.).
- Zaangażuj użytkowników w proces rekomendacji , dając im możliwość przekazania opinii, zmiany preferencji, kontrolowania ich prywatności lub sprawdzenia innych opcji. Na przykład umożliwienie im oceniania, komentowania, udostępniania lub ignorowania otrzymywanych rekomendacji
Wniosek
Podsumowując, algorytmy rekomendacyjne są potężnymi narzędziami dostosowywania podaży do popytu . Jednakże wiążą się one również z ryzykiem i ograniczeniami, takimi jak brak przejrzystości, stronniczość, zamknięcie w bańkach filtrujących lub manipulacja. Aby stawić czoła tym zagrożeniom i ograniczeniom, konieczne jest uregulowanie algorytmów rekomendacji i zagwarantowanie ich etyki, przejrzystości i różnorodności. Musimy także uświadomić użytkownikom problemy i wpływ algorytmów na ich wybory i opinie . Muszą mieć możliwość kontrolowania i modyfikowania ustawień personalizacji, zgłaszania nieodpowiednich lub szkodliwych treści oraz dywersyfikacji źródeł informacji.
