推奨システムとは何ですか？

推奨システムは、ユーザーがシステムに入力したデータに基づいてユーザーに推奨事項を作成するシステムです。ユーザーが提供するデータが多いほど、そのようなシステムはより正確になります。さらに、個々のユーザーが提出したデータは、他のユーザーに推奨事項を作成するために使用できる情報を生成することにより、システム全体を改善するのに役立ちます。推奨システムは、映画やテレビのレビューサイトなどのサイトや、すべてのアイテムを見ることで機能的に閲覧することができない小売アイテムの大きなインベントリを持つサイトでよく見られます。

これらのシステムは、さまざまな方法でユーザーと対話できます。 1つは、さらなる読書、テレビ番組、ビデオゲームなど、興味のあるものをもっと探しているユーザーへのサービスとしてです。これらのシステムでは、ユーザーは好き嫌いのリストを生成し、システムはユーザーがまだ投票していないことにどのように投票するかを予測しようとします。それが何かがwoulであると思うならDは高い評価を持っています、それはユーザーにそれを提案します。

適切に設計された推奨システムは、間違いから学びます。ユーザーは Willy Wonka＆The Chocolate Factory を気に入ったため、システムは Sound of Music を推奨する場合があります。ユーザーは、「私はこれが好きです」や「私はこれが好きではない」などのオプションを選択できます。ユーザーが音楽の音を気に入らなかった場合、システムはメモを取って、推奨事項を生成するために使用されるアルゴリズムをさらに改良することができます。発生するデータが多いほど、推奨事項はより役立ちます。

小売サイトでは、推奨システムを使用して、人々に衝動購入を誘惑します。システムは、購入したアイテムに注意し、関連するアイテムと役立つアイテムを推奨しています。たとえば、カメラを購入している人は、充電器、カメラケース、フィルター、追加のレンズを購入したいかどうかを尋ねられる場合があります。フェミニスト理論に関する本を購入する人が語られるかもしれませんそのタイトルの他のバイヤーも、別の関連するタイトルを楽しんでいます。これらのタイプの推奨システムにより、ユーザーにアピールする可能性が高いパーソナライズされたマーケティングが可能です。

これらのシステムは、膨大な数のユーザーからのデータが意味のある方法で編成されているデータの共同フィルタリングに依存しています。これにより、サイトは他の方法では明らかではない接続を作成し、推奨事項の品質を向上させることができます。参加したくないユーザーは、通常、ユーザー設定のオプションを変更できますが、システムが個人の好みから学習できないため、受け取る推奨事項の品質を低下させます。