Algorytmy rekomendacji to formuły matematyczne, które umożliwiają proponowanie użytkownikom witryny internetowej lub aplikacji spersonalizowanych treści lub produktów . Są one wykorzystywane przez wiele podmiotów cyfrowych, takich jak sklepy internetowe, media internetowe, serwisy streamingowe i sieci społecznościowe. W tym artykule wyjaśnimy, jak te algorytmy działają w praktyce i jakie są ich zalety.
Czym jest algorytm rekomendacji i jak działa?
Algorytm rekomendacji to program komputerowy zaprojektowany do analizowania danych użytkownika (takich jak historia przeglądania, preferencje, zakupy itp.) i porównywania ich z cechami dostępnych treści lub produktów (takimi jak cena, kolor, płeć itp.). Następnie wykorzystuje techniki matematyczne najbardziej trafne treści lub w formie sugestii, list, banerów itp.
Na przykład, jeśli oglądasz filmy na YouTube , algorytm rekomendacji przeanalizuje filmy, które oglądałeś, które polubiłeś lub skomentowałeś, a także filmy innych użytkowników o podobnych gustach. Następnie zasugeruje filmy, które mogą Cię zainteresować, na podstawie ich popularności, tematu, długości i innych czynników.
Jakie są główne typy algorytmów rekomendacji?
Istnieje kilka rodzajów algorytmów rekomendacji , w zależności od sposobu wykorzystania danych. Główne z nich to:
Filtrowanie wspólne
Opiera się na interakcjach użytkowników z treściami lub produktami (takimi jak oceny, recenzje, kliknięcia itp.). Stara się identyfikować użytkowników o podobnych gustach i sugerować im treści lub produkty, które im się spodobały. Na przykład, jeśli kupisz książkę na Amazonie , algorytm filtrowania zasugeruje inne książki kupione przez osoby, które kupiły tę samą książkę co Ty.
Filtrowanie oparte na treści
Bazuje na cechach treści lub produktów (takich jak cena, kolor, gatunek itp.). Stara się identyfikować treści lub produkty podobne do tych, które użytkownik polubił lub wyszukał. Na przykład, jeśli słuchasz utworu na Spotify, algorytm oparty na treści zasugeruje inne utwory tego samego artysty, w tym samym gatunku lub stylu.
Faktoryzacja macierzy
To technika matematyczna, która redukuje wymiarowość danych i odkrywa ukryte relacje między użytkownikami a treściami lub produktami. Jej celem jest przewidzenie oceny, jaką użytkownik wystawi treści lub produktowi, którego jeszcze nie widział ani nie kupił. Na przykład, jeśli oglądasz film na Netflixie, algorytm faktoryzacji macierzy oszacuje Twoją ocenę filmu na podstawie Twoich wcześniejszych ocen i ocen innych użytkowników.
Zobacz także: Dekodowanie RNG: wszystko, co musisz wiedzieć o generatorze liczb losowych!
Tabela porównawcza głównych typów algorytmów rekomendacyjnych
| Typ algorytmu | Korzyści | Niedogodności |
| Filtrowanie wspólne | Umożliwia odkrywanie treści lub produktów, które podobają się innym użytkownikom o podobnych gustach | Wymaga dużej ilości danych, aby być skutecznym, i może być podatny na stronniczość lub manipulację |
| Filtrowanie oparte na treści | Umożliwia użytkownikom odkrywanie treści i produktów podobnych do tych, które im się spodobały lub których szukali | Może być ograniczony jakością i ilością dostępnych funkcji, może brakować różnorodności |
| Faktoryzacja macierzy | Pozwala przewidzieć ocenę, jaką użytkownik wystawi treści lub produktowi, którego jeszcze nie widział ani nie kupił | Jego wdrożenie i interpretacja mogą być skomplikowane i wymagać znacznych zasobów obliczeniowych |
Jakie są zalety algorytmów rekomendacyjnych?
Algorytmy rekomendacji oferują szereg korzyści użytkownikom oraz stronom internetowym i aplikacjom , które z nich korzystają:
Dla użytkowników :
- Ułatwiają odkrywanie treści i produktów dostosowanych do potrzeb i pragnień.
- Poprawiają komfort użytkownika, czyniąc nawigację płynniejszą i bardziej spersonalizowaną.
- Zwiększają zadowolenie i lojalność użytkowników
W przypadku stron internetowych i aplikacji:
- Zwiększają ruch, czas spędzony w witrynie, współczynnik konwersji i przychody.
- Pomagają budować lojalność użytkowników, oferując im spersonalizowaną i wysokiej jakości obsługę.
- Umożliwiają zarządzanie rosnącą ilością danych, których nie da się przetworzyć ręcznie.
- Pozwalają wyróżnić się na tle konkurencji, oferując wartość dodaną.
Jakie są wady i ograniczenia algorytmów rekomendacji?
Algorytmy rekomendacji nie są doskonałe i mogą mieć pewne wady lub ograniczenia :
- Problem zimnego rozruchu:
Dzieje się tak, gdy brakuje danych lub brakuje ich, aby stworzyć trafne rekomendacje . Może to dotyczyć nowych użytkowników, nowych treści lub nowych produktów. Na przykład, jeśli zarejestrujesz się w witrynie e-commerce, algorytm rekomendacji nie będzie mógł zaproponować produktów odpowiadających Twoim gustom, dopóki nie zbierze wystarczającej ilości informacji o Tobie.
Problem różnorodności:
Ten problem pojawia się, gdy algorytmy rekomendacji sugerują treści lub produkty, które są zbyt podobne do siebie lub zbyt ściśle powiązane z preferencjami użytkownika. Może to ograniczyć odkrywanie nowych treści lub produktów i uwięzić użytkownika w bańce informacyjnej . Na przykład, jeśli oglądasz filmy na YouTube, algorytm rekomendacji może sugerować tylko filmy tego samego gatunku lub z tej samej perspektywy, co te, które już oglądałeś.
- Problem przejrzystości:
Dzieje się tak, gdy użytkownicy nie rozumieją, dlaczego otrzymują określone rekomendacje ani jak je zmienić. Może to na zaufanie użytkowników widzisz reklamę na Facebooku przycisk Dlaczego ta reklama? , aby dowiedzieć się, dlaczego została wyświetlona.
A ten artykuł może Ci się przydać: Poradnik blokowania natarczywych reklam w systemach Android i iOS!
Jak można ulepszyć algorytmy rekomendacji?
Algorytmy stale ewoluują i są przedmiotem licznych badań i innowacji. Oto kilka sposobów na ich ulepszenie, jeśli chcesz:
- Połącz kilka rodzajów algorytmów rekomendacji, aby wykorzystać mocne strony każdego z nich i zminimalizować ich słabości. Na przykład, użyj zarówno filtrowania grupowego, jak i filtrowania opartego na treści, aby oferować zróżnicowane i spersonalizowane rekomendacje.
- Wykorzystaj dodatkowe dane, aby wzbogacić algorytmy rekomendacji i doprecyzować ich trafność. Na przykład, wykorzystaj dane kontekstowe (takie jak lokalizacja, czas, klimat itp.), dane społeczne (takie jak relacje, interakcje, wpływy itp.) lub dane semantyczne (takie jak znaczenie, istotność, kategoryzacja itp.).
- Zaangażuj użytkowników w proces rekomendacji , dając im możliwość przekazywania opinii, modyfikowania swoich preferencji, kontrolowania prywatności lub przeglądania innych opcji. Na przykład, pozwól im oceniać, komentować, udostępniać lub ignorować otrzymane rekomendacje
Wniosek
Podsumowując, algorytmy rekomendacji to potężne narzędzia do dostosowywania podaży do popytu . Wiążą się one jednak również z ryzykiem i ograniczeniami, takimi jak brak przejrzystości, stronniczość, bańki informacyjne i manipulacja. Aby zaradzić tym zagrożeniom i ograniczeniom, konieczne jest uregulowanie algorytmów rekomendacji oraz zagwarantowanie ich standardów etycznych, przejrzystości i różnorodności. Konieczne jest również podniesienie świadomości użytkowników na temat wpływu algorytmów na ich wybory i opinie . Użytkownicy muszą mieć możliwość kontrolowania i modyfikowania ustawień personalizacji, zgłaszania niewłaściwych lub szkodliwych treści oraz dywersyfikacji źródeł informacji.
