Öneri algoritmaları, bir web sitesi veya uygulamanın kullanıcılarına kişiselleştirilmiş içerik veya ürünler sunmayı mümkün kılan matematiksel formüllerdir . E-ticaret siteleri, çevrimiçi medya, akış hizmetleri veya sosyal ağlar gibi birçok dijital oynatıcı tarafından kullanılırlar. Bu yazımızda sizlere bu algoritmaların pratikte nasıl çalıştığını ve avantajlarının neler olduğunu anlatacağız.
Öneri algoritması nedir ve nasıl çalışır?
Öneri algoritması, kullanıcı verilerini (tarama geçmişi, tercihleri, satın alma işlemleri vb. gibi) analiz etmek ve bunları mevcut içerik veya ürünlerin özellikleriyle (fiyat, renk, cinsiyet vb.) karşılaştırmak için tasarlanmış bir bilgisayar programıdır her içerik veya ürün için bir alaka puanı hesaplamak ve bunları azalan sırada sıralamak için matematiksel teknikler kullanır en alakalı içeriği veya öneriler, listeler, bannerlar vb. şeklinde
Örneğin, YouTube'da video izliyorsanız , izlediğiniz, beğendiğiniz veya yorum yaptığınız videoların yanı sıra sizinkine benzer zevklere sahip diğer kullanıcıların videolarını da analiz eder Daha sonra popülerliklerine, temalarına, sürelerine vb. göre ilginizi çekebilecek videolar önerecektir.
Başlıca öneri algoritması türleri nelerdir?
Verileri nasıl kullandıklarına bağlı olarak çeşitli türlerde öneri algoritmaları vardır Başlıcaları şunlardır:
İşbirlikçi filtreleme
Kullanıcıların içerik veya ürünlerle olan etkileşimlerine (derecelendirmeler, incelemeler, tıklamalar vb.) dayanır Benzer zevklere sahip kullanıcıları tespit ederek onlara beğendikleri içerik veya ürünleri sunmayı amaçlamaktadır. Örneğin, Amazon'dan bir kitap işbirlikçi filtreleme algoritması, sizinle aynı kitabı satın alan kişilerin satın aldığı diğer kitapları önerecektir.
İçerik bazlı filtreleme
İçeriğin veya ürünlerin özelliklerine (fiyat, renk, tür vb.) dayanmaktadır Kullanıcının beğendiği veya aradığı içerik veya ürünlere benzer içerik veya ürünleri belirlemeyi amaçlar. Örneğin Spotify'da bir şarkı dinlerseniz içerik tabanlı algoritma aynı sanatçı, tür veya tarzdan başka şarkılar önerecektir.
Matris çarpanlarına ayırma
Verilerin boyutluluğunu azaltmanıza ve kullanıcılar ile içerik veya ürünler arasındaki gizli ilişkileri bulmanıza bir tekniktir Bir kullanıcının henüz görmediği veya satın almadığı bir içeriğe veya ürüne vereceği puanı tahmin etmeye çalışır. Örneğin, Netflix'te bir film izlerseniz, matris çarpanlara ayırma algoritması, önceki derecelendirmelerinize ve diğer kullanıcıların derecelendirmelerine göre filmi beğenmenizi tahmin edecektir.
Ayrıca bakınız: RNG'nin şifresinin çözülmesi: Rastgele Sayı Üreticisi hakkında bilmeniz gereken her şey!
Ana öneri algoritması türlerinin karşılaştırma tablosu
| Algoritma türü | Faydalar | Dezavantajları |
| İşbirlikçi filtreleme | Benzer zevklere sahip diğer kullanıcıların beğendiği içerik veya ürünleri keşfetmenizi sağlar | Etkili olması için çok fazla veri gerekir, önyargıya veya manipülasyona açık olabilir |
| İçerik bazlı filtreleme | Kullanıcının beğendiği veya aradığı içerik veya ürünlere benzer içerik veya ürünleri keşfetmenize olanak tanır | Mevcut özelliklerin kalitesi ve miktarı nedeniyle sınırlı olabilir, çeşitlilikten yoksun olabilir |
| Matris çarpanlarına ayırma | Bir kullanıcının henüz görmediği veya satın almadığı içeriğe veya ürüne vereceği puanı tahmin etmenizi sağlar | Uygulanması ve yorumlanması karmaşık olabilir, çok fazla hesaplama kaynağı gerektirebilir |
Öneri algoritmalarının avantajları nelerdir?
bunları kullanan web siteleri veya uygulamalar için çeşitli avantajları vardır
Kullanıcılar için :
- İhtiyaçlarına ve isteklerine uygun içerik veya ürünlerin keşfedilmesini kolaylaştırırlar.
- Gezinmeyi daha sorunsuz ve daha kişisel hale getirerek kullanıcı deneyimini geliştirirler.
- Kullanıcı memnuniyetini ve sadakatini arttırırlar
Web siteleri veya uygulamalar için:
- Trafiği, harcanan zamanı, dönüşüm oranını ve geliri artırırlar.
- Kullanıcılara kişiselleştirilmiş, kaliteli hizmet sunarak kullanıcı sadakati oluşturmaya yardımcı olurlar.
- Manuel olarak işlenmesi mümkün olmayan, giderek artan miktardaki veriyi yönetmeyi mümkün kılarlar.
- Katma değer sunarak kendinizi rekabette farklılaştırmanıza olanak tanırlar.
Öneri algoritmalarının dezavantajları veya sınırlamaları nelerdir?
Öneri algoritmaları mükemmel değildir ve bazı dezavantajlara veya sınırlamalara sahip olabilir. :
- Soğuk çalıştırma sorunu:
İlgili önerilerde bulunmak için yeterli veri olmadığında veya veri bulunmadığında ortaya çıkar . Bu, yeni kullanıcıları, yeni içerikleri veya yeni ürünleri ilgilendirebilir. Örneğin bir e-ticaret sitesine kayıt olduğunuzda öneri algoritması hakkınızda yeterli bilgiyi toplayana kadar size zevklerinize uygun ürünleri sunamayacaktır.
Çeşitlilik sorunu:
Öneri algoritmalarının birbirine çok benzeyen veya kullanıcının tercihlerine çok yakın ortaya çıkar Bu, yeni içerik veya ürünlerin keşfedilmesini azaltabilir ve kullanıcıyı bir filtre balonunun . Örneğin, YouTube'da video izliyorsanız öneri algoritması yalnızca daha önce izlemiş olduğunuz videolarla aynı türe veya bakış açısına sahip videolar önerebilir.
- Şeffaflık sorunu:
Kullanıcılar belirli önerileri neden aldıklarını veya bunları nasıl değiştirebileceklerini anlamadıklarında ortaya çıkar. Bu, kullanıcının güvenini ve öneri algoritmalarının kabulünü etkileyebilir. Örneğin Facebook’ta bir reklam alırsanız Neden bu reklam?” seçeneğine tıklayabilirsiniz. ”Yayınlanmasına yol açan nedenleri öğrenmek için.
Ve aslında bu makale size yardımcı olabilir: Android ve IOS'ta Beklenmeyen Reklamları Engelleme Eğitimi!
Öneri algoritmaları nasıl geliştirilir?
Öneri algoritmaları sürekli gelişmektedir ve çok sayıda araştırma ve yeniliğe konu olmaktadır. İsterseniz bunları geliştirmenin bazı yolları şunlardır:
- Her birinin avantajlarından yararlanmak ve zayıf yönlerini telafi etmek için çeşitli öneri algoritması türlerini birleştirin. Örneğin, çeşitli ve kişiselleştirilmiş öneriler sağlamak için işbirlikçi filtrelemeyi hem de içerik tabanlı filtrelemeyi
- Öneri algoritmalarını zenginleştirmek ve alaka düzeyini iyileştirmek için ek verileri kullanın Örneğin bağlamsal verileri (konum, zaman, iklim vb.), sosyal verileri (ilişkiler, etkileşimler, etkiler vb.) veya anlamsal verileri (anlam, anlam, sınıflandırma vb.) kullanmak.
- geri bildirim sağlama, tercihlerini değiştirme, gizliliklerini kontrol etme veya diğer seçenekleri keşfetme öneri sürecine dahil edin Örneğin, aldıkları önerileri
Çözüm
Sonuç olarak, öneri algoritmaları arzı talebe uyarlamak için güçlü araçlardır . Ancak şeffaflık eksikliği, önyargı, filtre baloncuklarına hapsolma veya manipülasyon gibi riskler ve sınırlamalar da mevcut. öneri algoritmalarını düzenlemek ve bunların etiğini, şeffaflığını ve çeşitliliğini garanti altına almak gerekir , algoritmaların seçimleri ve görüşleri üzerindeki etkileri ve sorunlar konusunda bilinçlendirmeliyiz . Kişiselleştirme ayarlarını kontrol etme ve değiştirme, uygunsuz veya zararlı içerikleri bildirme ve bilgi kaynaklarını çeşitlendirme yeteneği onlara verilmelidir.
