Rekommendationsalgoritmer är matematiska formler som gör det möjligt att erbjuda personligt anpassat innehåll eller produkter till användare av en webbplats eller applikation . De används av många digitala aktörer, såsom e-handelssajter, onlinemedia, streamingtjänster eller sociala nätverk. I den här artikeln kommer vi att förklara för dig hur dessa algoritmer fungerar i praktiken och vilka är deras fördelar?
Vad är en rekommendationsalgoritm och hur fungerar den?
En rekommendationsalgoritm är ett datorprogram utformat för att analysera användardata (som deras webbhistorik, preferenser, köp etc.) och jämföra det med egenskaperna hos tillgängligt innehåll eller tillgängliga produkter (som pris, färg, kön etc.). Den använder sedan matematiska tekniker för att beräkna ett relevanspoäng för varje innehåll eller produkt och rangordna dem i fallande ordning. mest relevanta innehållet eller för användarna, i form av förslag, listor, banners, etc.
Om du till exempel tittar på videor på YouTube rekommendationsalgoritmen att analysera videorna som du har tittat på, gillat eller kommenterat, såväl som de från andra användare med liknande smak som din. Det kommer sedan att föreslå videor som kan intressera dig, baserat på deras popularitet, tema, varaktighet, etc.
Vilka är huvudtyperna av rekommendationsalgoritmer?
Det finns flera typer av rekommendationsalgoritmer beroende på hur de använder data. De viktigaste är:
Kollaborativ filtrering
Den är baserad på användarinteraktioner med innehåll eller produkter (som betyg, recensioner, klick etc.). Den försöker identifiera användare med liknande smak och erbjuda dem innehåll eller produkter som de gillade. Om du till exempel köper en bok på Amazon kommer samarbetsfiltreringsalgoritmen att föreslå andra böcker som köpts av personer som har köpt samma bok som du.
Innehållsbaserad filtrering
Det är baserat på egenskaperna hos innehållet eller produkterna (som pris, färg, genre, etc.). Den försöker identifiera innehåll eller produkter som liknar dem som användaren gillade eller sökte efter. Om du till exempel lyssnar på en låt på Spotify kommer den innehållsbaserade algoritmen att föreslå andra låtar från samma artist, genre eller stil.
Matrisfaktorisering
Det är en matematisk teknik som låter dig minska dimensionaliteten hos data och hitta dolda relationer mellan användare och innehåll eller produkter. Den försöker förutsäga betyget som en användare skulle ge innehåll eller en produkt som de ännu inte har sett eller köpt. Om du till exempel tittar på en film på Netflix matrixfaktoriseringsalgoritmen att uppskatta hur du gillar filmen baserat på dina tidigare betyg och andra användares.
Se även: Dekryptering av RNG: allt du behöver veta om Random Number Generator!
Jämförelsetabell över huvudtyperna av rekommendationsalgoritmer
| Algoritm typ | Fördelar | Nackdelar |
| Kollaborativ filtrering | Låter dig upptäcka innehåll eller produkter som uppskattas av andra användare med liknande smak | Kräver mycket data för att vara effektiv, kan vara mottaglig för partiskhet eller manipulation |
| Innehållsbaserad filtrering | Låter dig upptäcka innehåll eller produkter som liknar dem som användaren gillade eller sökte efter | Kan vara begränsad av kvalitet och kvantitet av tillgängliga funktioner, kan sakna mångfald |
| Matrisfaktorisering | Låter dig förutsäga betyget som en användare skulle ge innehåll eller en produkt som de ännu inte har sett eller köpt | Kan vara komplicerat att implementera och tolka, kan kräva mycket beräkningsresurser |
Vilka är fördelarna med rekommendationsalgoritmer?
Rekommendationsalgoritmer har flera fördelar för användare och för de webbplatser eller applikationer som använder dem:
För användare :
- De underlättar upptäckten av innehåll eller produkter anpassade efter deras behov och önskemål.
- De förbättrar användarupplevelsen genom att göra navigeringen smidigare och mer personlig.
- De ökar användarnas tillfredsställelse och lojalitet
För webbplatser eller appar:
- De ökar trafik, tid, konverteringsfrekvens och intäkter.
- De hjälper till att bygga användarlojalitet genom att erbjuda dem personlig service av hög kvalitet.
- De gör det möjligt att hantera en växande mängd data som är omöjlig att bearbeta manuellt.
- De låter dig skilja dig från konkurrenterna genom att erbjuda mervärde.
Vilka är nackdelarna eller begränsningarna med rekommendationsalgoritmer?
Rekommendationsalgoritmer är inte perfekta och kan ha vissa nackdelar eller begränsningar :
- Kallstartsproblemet:
Det visas när det inte finns tillräckligt med eller inga data för att ge relevanta rekommendationer . Det kan röra sig om nya användare, nytt innehåll eller nya produkter. Om du till exempel registrerar dig på en e-handelssida rekommendationsalgoritmen inte att kunna erbjuda dig produkter som passar din smak förrän den har samlat in tillräckligt med information om dig.
Problemet med mångfald:
Det uppstår när rekommendationsalgoritmer erbjuder innehåll eller produkter som är för lika varandra eller för nära användarens preferenser. Detta kan minska upptäckten av nytt innehåll eller nya produkter och låsa in användaren i en filterbubbla . Om du till exempel tittar på videor på YouTube, kan rekommendationsalgoritmen bara föreslå videor av samma genre eller synvinkel som de du redan har tittat på.
- Problemet med transparens:
Det inträffar när användare inte förstår varför de får vissa rekommendationer eller hur de kan ändra dem. Detta kan påverka användarnas förtroende och acceptans av rekommendationsalgoritmer. Om du till exempel får en annons på Facebook kan du klicka på " Varför denna annons?" ” för att ta reda på orsakerna som ledde till dess sändning.
Och faktiskt kan den här artikeln hjälpa dig: Handledning för att blockera oväntade annonser på Android och IOS!
Hur förbättrar man rekommendationsalgoritmer?
Rekommendationsalgoritmer utvecklas ständigt och är föremål för många forskningar och innovationer. Här är några sätt att förbättra dem om du vill:
- Kombinera flera typer av rekommendationsalgoritmer för att dra nytta av fördelarna med var och en och kompensera för deras svagheter. Till exempel genom att använda både kollaborativ filtrering och innehållsbaserad filtrering för att ge olika och personliga rekommendationer.
- Använd ytterligare data för att berika rekommendationsalgoritmer och förfina deras relevans. Till exempel att använda kontextuella data (som plats, tid, klimat, etc.), sociala data (som relationer, interaktioner, influenser, etc.) eller semantiska data (som mening, mening, kategorisering, etc.).
- Involvera användare i rekommendationsprocessen genom att ge dem möjlighet att ge feedback, ändra sina preferenser, kontrollera deras integritet eller utforska andra alternativ. Till exempel att låta dem betygsätta, kommentera, dela eller ignorera rekommendationerna de får.
Slutsats
Sammanfattningsvis är rekommendationsalgoritmer kraftfulla verktyg för att anpassa utbudet till efterfrågan . Men de innebär också risker och begränsningar, såsom bristande transparens, partiskhet, inneslutning i filterbubblor eller manipulation. För att möta dessa risker och begränsningar är det nödvändigt att reglera rekommendationsalgoritmer och garantera deras etik, transparens och mångfald. Vi måste också göra användarna medvetna om problemen och effekterna av algoritmer på deras val och åsikter . De måste ges möjlighet att kontrollera och ändra personaliseringsinställningar, rapportera olämpligt eller skadligt innehåll och diversifiera sina informationskällor.
