Системы рекомендаций используются почти во всех когда-либо существовавших сферах бизнеса.
Как энтузиаст ИИ, вы должны потратить некоторое время на поиск ответов на следующие вопросы:
- Что такое рекомендательная система? Зачем это нужно бизнесу?
- Каковы различные типы рекомендательных систем (интуиция и техническое обсуждение)?
- С какими проблемами сталкиваются рекомендательные системы?
- Что в литературе говорится об этих системах?
- Как внедрить рекомендательные системы? (Технический)
- Как оценить эффективность ваших рекомендательных систем?
Если у вас есть любопытство узнать больше об этих системах, следуйте этому набору статей, чтобы получить некоторую интуицию и практический опыт и создать очень эффективные рекомендации.
Это вводная статья о системах рекомендаций, которая дает вам обзор области и ее важности (для читателей технические и не технические/деловые).
Что такое рекомендательные системы?
Система рекомендаций, как следует из названия, представляет собой набор алгоритмов, которые рекомендуют элементы пользователям. Это могут быть продукты для магазинов электронной коммерции, фильмы для просмотра, приложения для загрузки, музыка для прослушивания и многое другое в зависимости от отрасли бизнеса.
В очень абстрактной манере рекомендательные системы генерируют кандидатов для рекомендации пользователям (фактически сокращая количество доступных продуктов до нескольких), оценивают эти кандидаты (просто получая k лучших кандидатов), а затем переоценивайте этих кандидатов (с учетом других ограничений) (например, удаляя не понравившиеся элементы)
Почти все веб-сайты, которые мы просматриваем, так или иначе используют рекомендательные системы, чтобы предлагать каждому пользователю персонализированный опыт, который заставляет их проводить больше времени на своих сайтах. К таким веб-сайтам относятся Amazon, YouTube, Spotify, Netflix, Facebook, LinkedIn, TripAdvisor и т. д.
Вы когда-нибудь задумывались, что делает YouTube, чтобы рекомендовать определенные видео? Что он знает о моем вкусе? Как они могут изменить рекомендуемый список сразу после того, как я закончу просмотр видео? Это волшебство сделано не кем иным, как рекомендательными системами.
Зачем вашему онлайн-бизнесу или платформе нужна система рекомендаций?
С растущей тенденцией интернет-магазинов, платформ социальных сетей, развлекательных онлайн-сервисов. Крайне важно узнать своих клиентов и пользователей, несмотря на то, что вы не встречаетесь с ними лично. Системы рекомендаций помогают вам в этом, отслеживая действия пользователей, включая их явные и неявные отзывы, используемые ими устройства, используемые ими каналы, их местоположение и т. д. Затем эта информация используется для предоставления пользователям более удобного поиска товаров в вашем бизнесе. это беспроигрышная ситуация как для бизнеса, так и для пользователей, с точки зрения пользователя это облегчает их работу, предоставляя им то, что им нужно, за относительно короткое время, предотвращая хлопот поиска во всем каталоге или во всей категории продуктов для того, что им нужно, и с точки зрения бизнеса, они привлекают больше пользователей, предоставляя им забавный, короткий опыт и удовлетворяя их потребности каждый раз, когда они посещают их веб-сайт.
«Удовлетворенный клиент — лучшая бизнес-стратегия из всех возможных», Майкл ЛеБёф
Очень впечатляет, чего эти рекомендатели могут сделать для вашего бизнеса. такие системы могут помочь вам заработать больше денег, рекомендуя различные продукты для пользователей на основе их личного вкуса, которые заставляют их покупать и чаще приходить, чтобы сделать больше покупок. они просто обеспечивают соответствие бизнеса потребностям и предпочтениям пользователей. Системы рекомендаций помогают бизнесу значительно выделиться среди различных конкурентов, если они построены правильно.
