Öneri algoritmaları nasıl çalışır?

Öneri algoritmaları, bir web sitesi veya uygulamanın kullanıcılarına kişiselleştirilmiş içerik veya ürünler önermeyi sağlayan matematiksel formüllerdir . E-ticaret siteleri, çevrimiçi medya kuruluşları, yayın hizmetleri ve sosyal ağlar gibi birçok dijital oyuncu tarafından kullanılırlar. Bu makalede, bu algoritmaların pratikte nasıl çalıştığını ve avantajlarını açıklayacağız.

Öneri algoritması nedir ve nasıl çalışır?

Öneri algoritması, kullanıcı verilerini (tarama geçmişi, tercihler, satın alımlar vb.) analiz etmek ve bunları mevcut içerik veya ürünlerin özellikleriyle (fiyat, renk, cinsiyet vb.) karşılaştırmak için tasarlanmış bir bilgisayar programıdır matematiksel teknikler en alakalı içerik veya öneriler, listeler, banner'lar vb. şeklinde

Örneğin, YouTube'da videolar izliyorsanız , izlediğiniz, beğendiğiniz veya yorum yaptığınız videoların yanı sıra benzer zevklere sahip diğer kullanıcıların videolarını da analiz edecektir

Öneri algoritmalarının başlıca türleri nelerdir?

çeşitli öneri algoritmaları türü vardır . Başlıcaları şunlardır:

İşbirlikçi filtreleme

, kullanıcıların içerik veya ürünlerle etkileşimlerine (örneğin, puanlamalar, yorumlar, tıklamalar vb.) dayanır Amazon'dan bir kitap , işbirlikçi filtreleme algoritması, sizinle aynı kitabı satın alan kişilerin satın aldığı diğer kitapları önerecektir.

İçerik tabanlı filtreleme

, içerik veya ürünlerin özelliklerine dayanır . Kullanıcının beğendiği veya aradığı içerik veya ürünlere benzer içerik veya ürünleri belirlemeyi amaçlar. Örneğin, Spotify'da bir şarkı dinlerseniz, içerik tabanlı algoritma aynı sanatçının, aynı türün veya aynı tarzın diğer şarkılarını önerecektir.

Matris çarpanlara ayırma

Bu, verilerin boyutunu azaltan ve kullanıcılar ile içerik veya ürünler arasındaki gizli ilişkileri ortaya çıkaran matematiksel bir tekniktir. Amacı, bir kullanıcının henüz izlemediği veya satın almadığı bir içeriğe veya ürüne vereceği puanı tahmin etmektir. Örneğin, Netflix'te bir film izlerseniz, matris faktörleştirme algoritması, önceki puanlarınıza ve diğer kullanıcıların puanlarına dayanarak filme vereceğiniz puanı tahmin edecektir.

Ayrıca bakınız: Rastgele Sayı Üreticisinin Şifresini Çözme: Rastgele Sayı Üreticisi hakkında bilmeniz gereken her şey!

Öneri algoritmalarının ana türlerinin karşılaştırmalı tablosu

Algoritma türü	Faydalar	Dezavantajları
İşbirlikçi filtreleme	Benzer zevklere sahip diğer kullanıcıların beğendiği içerikleri veya ürünleri keşfetmenizi sağlar	Etkili olabilmesi için çok fazla veri gerektirir ve önyargıya veya manipülasyona açık olabilir
İçerik tabanlı filtreleme	Kullanıcıların beğendikleri veya aradıkları içeriklere veya ürünlere benzer içerikleri veya ürünleri keşfetmelerini sağlar	Mevcut özelliklerin kalitesi ve miktarı ile sınırlı olabilir, çeşitlilikten yoksun olabilir
Matris çarpanlara ayırma	Kullanıcının henüz görmediği veya satın almadığı bir içeriğe veya ürüne vereceği puanı tahmin etmenizi sağlar	Uygulanması ve yorumlanması karmaşık olabilir ve önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirebilir

Öneri algoritmalarının avantajları nelerdir?

Öneri algoritmaları, kullanıcılar ve bunları kullanan web siteleri veya uygulamalar için çeşitli avantajlar sunar:

Kullanıcılar için :

• Bu sayede ihtiyaçlarına ve isteklerine uygun içerik veya ürünleri keşfetmek daha kolay hale geliyor.
• Gezinmeyi daha akıcı ve kişiselleştirilmiş hale getirerek kullanıcı deneyimini iyileştirirler.
• Kullanıcı memnuniyetini ve sadakatini artırırlar

Web siteleri veya uygulamalar için:

• Trafiği, sitede geçirilen süreyi, dönüşüm oranını ve geliri artırırlar.
• Kullanıcılarına kişiselleştirilmiş ve yüksek kaliteli hizmet sunarak kullanıcı sadakatini artırmaya yardımcı olurlar.
• Bu sistemler, elle işlenmesi imkansız olan, giderek artan miktardaki verinin yönetilmesine olanak tanır.
• Sunduğunuz katma değer sayesinde kendinizi rakiplerinizden farklılaştırabilirsiniz.

Öneri algoritmalarının dezavantajları veya sınırlamaları nelerdir?

Öneri algoritmaları mükemmel değildir ve bazı dezavantajları veya sınırlamaları olabilir :

• Soğuk çalıştırma sorunu:

, ilgili önerilerde bulunmak için yeterli veya hiç veri olmadığında ortaya çıkar . Bu, yeni kullanıcıları, yeni içerikleri veya yeni ürünleri etkileyebilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesine kaydolursanız, öneri algoritması sizin hakkınızda yeterli bilgi toplamadan zevkinize uygun ürünler öneremeyecektir.

Çeşitlilik sorunu:

Bu sorun, öneri algoritmalarının birbirine çok benzeyen veya kullanıcının tercihleriyle çok yakından örtüşen içerik veya ürünler önermesiyle ortaya çıkar. Bu durum, yeni içerik veya ürünlerin keşfedilmesini sınırlayabilir ve kullanıcıyı bir filtre balonuna . Örneğin, YouTube'da video izliyorsanız, öneri algoritması yalnızca daha önce izlediğiniz videolarla aynı türde veya bakış açısına sahip videolar önerebilir.

• Şeffaflık sorunu:

Bu durum, kullanıcıların belirli önerileri neden aldıklarını veya bunları nasıl değiştirebileceklerini anlamadıkları zaman ortaya çıkar. Bu, kullanıcıların olan güvenini ve kabulünü Facebook'ta bir reklam görürseniz neden gösterildiğini öğrenmek için Bu reklam neden? düğmesine

Bu makale size yardımcı olabilir: Android ve iOS'ta Rahatsız Edici Reklamları Engelleme Rehberi!

Öneri algoritmaları nasıl geliştirilebilir?

algoritmaları sürekli olarak gelişmekte ve birçok araştırma ve yeniliğin konusu olmaktadır. Dilerseniz bunları iyileştirmenin bazı yolları şunlardır:

• Çeşitli öneri algoritmalarını bir araya getirerek her birinin güçlü yönlerinden yararlanın ve zayıf yönlerini giderin. Örneğin, çeşitli ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için işbirlikçi filtrelemeyi hem de içerik tabanlı filtrelemeyi

• Öneri algoritmalarını zenginleştirmek ve alaka düzeylerini iyileştirmek için ek veriler kullanın Örneğin, bağlamsal veriler (konum, zaman, iklim vb.), sosyal veriler (ilişkiler, etkileşimler, etkiler vb.) veya anlamsal veriler (anlam, önem, sınıflandırma vb.) kullanabilirsiniz.
• Kullanıcılara gizliliklerini kontrol etme fırsatı vererek öneri sürecine . Örneğin, aldıkları önerileri

Çözüm

Sonuç olarak, öneri algoritmaları arzı talebe uyarlamak için güçlü araçlardır . Bununla birlikte, şeffaflık eksikliği, önyargı, filtre baloncukları ve manipülasyon gibi riskler ve sınırlamalar da sunmaktadırlar. Bu riskleri ve sınırlamaları gidermek için, öneri algoritmalarının düzenlenmesi , algoritmaların kullanıcıların seçimleri ve görüşleri üzerindeki etkileri ve sonuçları hakkında kullanıcı farkındalığının artırılması da şarttır . Kullanıcılara kişiselleştirme ayarlarını kontrol etme ve değiştirme, uygunsuz veya zararlı içerikleri bildirme ve bilgi kaynaklarını çeşitlendirme olanağı verilmelidir.