Algoritmos de recomendação são fórmulas matemáticas que permitem oferecer conteúdos ou produtos personalizados aos usuários de um site ou aplicativo . São utilizados por muitos intervenientes digitais, como sites de comércio eletrónico, meios de comunicação online, serviços de streaming ou redes sociais. Neste artigo explicaremos como esses algoritmos funcionam na prática e quais são suas vantagens?
O que é um algoritmo de recomendação e como funciona?
Um algoritmo de recomendação é um programa de computador desenvolvido para analisar dados do usuário (como histórico de navegação, preferências, compras, etc.) e compará-los com as características do conteúdo ou produto disponível (como preço, cor, gênero, etc.). Em seguida, utiliza técnicas matemáticas para calcular uma pontuação de relevância para cada conteúdo ou produto e classificá-los em ordem decrescente. conteúdos ou mais relevantes aos usuários, na forma de sugestões, listas, banners, etc.
Por exemplo, se você assiste vídeos no YouTube , o algoritmo de recomendação analisará os vídeos que você assistiu, gostou ou comentou, bem como os de outros usuários com gostos semelhantes aos seus. Em seguida, irá sugerir vídeos que podem lhe interessar, com base na popularidade, tema, duração, etc.
Quais são os principais tipos de algoritmos de recomendação?
Existem vários tipos de algoritmos de recomendação , dependendo de como utilizam os dados. Os principais são:
Filtragem colaborativa
Baseia-se nas interações do usuário com conteúdo ou produtos (como classificações, comentários, cliques, etc.). Busca identificar usuários com gostos semelhantes e oferecer-lhes conteúdos ou produtos que gostem. Por exemplo, se você comprar um livro na Amazon , o algoritmo de filtragem colaborativa irá sugerir outros livros comprados por pessoas que compraram o mesmo livro que você.
Filtragem baseada em conteúdo
Baseia-se nas características do conteúdo ou produto (como preço, cor, gênero, etc.). Busca identificar conteúdos ou produtos semelhantes aos que o usuário gostou ou pesquisou. Por exemplo, se você ouvir uma música no Spotify, o algoritmo baseado em conteúdo irá sugerir outras músicas do mesmo artista, gênero ou estilo.
Fatoração de matriz
É uma técnica matemática que permite reduzir a dimensionalidade dos dados e encontrar relações ocultas entre usuários e conteúdos ou produtos. Busca prever a avaliação que um usuário daria a um conteúdo ou produto que ainda não viu ou comprou. Por exemplo, se você assistir a um filme no Netflix, o algoritmo de fatoração de matriz estimará sua preferência pelo filme com base em suas avaliações anteriores e de outros usuários.
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Tabela comparativa dos principais tipos de algoritmos de recomendação
| Tipo de algoritmo | Benefícios | Desvantagens |
| Filtragem colaborativa | Permite descobrir conteúdos ou produtos apreciados por outros usuários com gostos semelhantes | Requer muitos dados para ser eficaz, pode ser suscetível a preconceitos ou manipulação |
| Filtragem baseada em conteúdo | Permite descobrir conteúdos ou produtos semelhantes aos que o usuário gostou ou pesquisou | Pode ser limitado pela qualidade e quantidade de recursos disponíveis, pode não ter diversidade |
| Fatoração de matriz | Permite prever a avaliação que um usuário daria a um conteúdo ou produto que ainda não viu ou comprou | Pode ser complexo de implementar e interpretar, pode exigir muitos recursos computacionais |
Quais são as vantagens dos algoritmos de recomendação?
Os algoritmos de recomendação apresentam diversas vantagens para os usuários e para os sites ou aplicativos que os utilizam:
Para usuários :
- Facilitam a descoberta de conteúdos ou produtos adaptados às suas necessidades e desejos.
- Eles melhoram a experiência do usuário, tornando a navegação mais suave e personalizada.
- Eles aumentam a satisfação e a fidelidade do usuário
Para sites ou aplicativos:
- Eles aumentam o tráfego, o tempo gasto, a taxa de conversão e a receita.
- Eles ajudam a fidelizar os usuários, oferecendo-lhes um serviço personalizado e de qualidade.
- Eles permitem gerenciar um volume crescente de dados impossíveis de processar manualmente.
- Eles permitem que você se diferencie da concorrência, oferecendo valor agregado.
Quais são as desvantagens ou limitações dos algoritmos de recomendação?
Os algoritmos de recomendação não são perfeitos e podem ter certas desvantagens ou limitações :
- O problema da partida a frio:
Aparece quando não há dados suficientes ou inexistentes para fazer recomendações relevantes . Isto pode dizer respeito a novos utilizadores, novos conteúdos ou novos produtos. Por exemplo, se você se cadastrar em um site de comércio eletrônico, o algoritmo de recomendação não será capaz de lhe oferecer produtos adequados ao seu gosto até que tenha coletado informações suficientes sobre você.
O problema da diversidade:
Surge quando algoritmos de recomendação oferecem conteúdos ou produtos muito semelhantes entre si ou muito próximos das preferências do usuário. Isso pode reduzir a descoberta de novos conteúdos ou produtos e prender o usuário em uma bolha de filtros . Por exemplo, se você assiste a vídeos no YouTube, o algoritmo de recomendação pode sugerir apenas vídeos do mesmo gênero ou ponto de vista daqueles que você já assistiu.
- O problema da transparência:
Ocorre quando os usuários não entendem por que recebem determinadas recomendações ou como podem alterá-las. Isso pode afetar a confiança do usuário e a aceitação dos algoritmos de recomendação. Por exemplo, se você receber um anúncio no Facebook , poderá clicar no link “ Por que este anúncio?” ”para saber os motivos que levaram à sua transmissão.
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Como melhorar os algoritmos de recomendação?
Os algoritmos de recomendação estão em constante evolução e são objeto de inúmeras pesquisas e inovações. Aqui estão algumas maneiras de melhorá-los, se desejar:
- Combine vários tipos de algoritmos de recomendação para aproveitar as vantagens de cada um e compensar seus pontos fracos. Por exemplo, usando filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo para fornecer recomendações diversas e personalizadas.
- Use dados adicionais para enriquecer algoritmos de recomendação e refinar sua relevância. Por exemplo, usando dados contextuais (como localização, horário, clima, etc.), dados sociais (como relacionamentos, interações, influências, etc.) ou dados semânticos (como significado, significado, categorização, etc.).
- Envolva os usuários no processo de recomendação , dando-lhes a oportunidade de fornecer feedback, alterar suas preferências, controlar sua privacidade ou explorar outras opções. Por exemplo, permitindo-lhes avaliar, comentar, partilhar ou ignorar as recomendações que recebem.
Conclusão
Concluindo, os algoritmos de recomendação são ferramentas poderosas para adaptar a oferta à procura . No entanto, também apresentam riscos e limitações, como falta de transparência, preconceito, confinamento em bolhas de filtros ou manipulação. Para fazer face a estes riscos e limites, é necessário regulamentar os algoritmos de recomendação e garantir a sua ética, transparência e diversidade. Devemos também conscientizar os usuários sobre os problemas e os efeitos dos algoritmos nas suas escolhas e opiniões . Devem ser-lhes dada a capacidade de controlar e modificar as configurações de personalização, denunciar conteúdos inadequados ou prejudiciais e diversificar as suas fontes de informação.
