Algorytmy silnika rekomendacji i sztuczna inteligencja: jak to działa?

Oto kilka przykładów popularnych witryn internetowych i sieci społecznościowych , które wykorzystują algorytmy silnika rekomendacji w celu zwiększenia komfortu użytkowania : YouTube , Amazon , Netflix, LinkedIn … wszystkie zostaną omówione w dalszej części tego artykułu. Chodźmy !

Algorytmy silnika rekomendacji: co to jest?

Algorytm rekomendacji to zestaw reguł służących do wybierania treści do sugerowania użytkownikom na podstawie ich danych osobowych i danych zebranych na temat ich przeglądania, zakupów, preferencji, a nawet zachowania w Internecie .

Celem algorytmu rekomendacji jest optymalizacja doświadczeń klientów poprzez proponowanie odpowiednich treści dostosowanych do ich zainteresowań, potrzeb i poziomu dojrzałości. W związku z tym algorytm ten jest szeroko stosowany w platformach streamingowych, sieciach społecznościowych, witrynach e-commerce czy aplikacjach mobilnych, aby zachęcić użytkowników do dłuższego pozostania na platformie i zaoferować im spersonalizowane doświadczenie.

Działanie algorytmu rekomendacji opiera się na zbieraniu danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Te dane mogą pochodzić z wyszukiwanych haseł , kliknięć, zakupów, komentarzy użytkowników lub ocen. Następnie algorytm wykorzystuje te dane do identyfikacji podobnych profili i rekomendacji odpowiednich treści w oparciu o preferencje użytkownika.

Istnieje kilka technik algorytmu rekomendacji:

1. Filtrowanie treści: ta metoda polega na polecaniu treści podobnych do tych, które użytkownik już przeglądał lub kupił. Na przykład sugerowanie filmów lub seriali podobnych do tych, które ostatnio oglądano na platformie „streamingowej”.

2. Współpraca: ta metoda polega na analizie relacji między użytkownikami w celu rekomendowania treści . Na podstawie ocen, recenzji lub zakupów algorytmy silnika rekomendacji mogą identyfikować użytkowników o podobnych preferencjach.

3. Uczenie maszynowe : ta technika przewiduje preferencje użytkowników na podstawie ich wcześniejszego zachowania. Algorytmy nieustannie uczą się na podstawie zebranych danych, dzięki czemu będą w stanie dostarczać bardziej trafnych zaleceń.

Podsumowując, algorytm rekomendacji jest potężnym narzędziem do poprawy doświadczenia użytkownika. Identyfikując preferencje użytkowników i oferując odpowiednie treści, platformy mogą zachęcać użytkowników do dłuższego pozostania na ich stronie, kupowania więcej i zwiększania lojalności klientów.

Które witryny korzystają z algorytmów rekomendacji?

Algorytmy silnika rekomendacji stały się wszechobecne w sieci. Od witryn handlu elektronicznego po platformy do strumieniowego przesyłania muzyki i wideo, algorytmy te mają na celu zapewnienie spersonalizowanego doświadczenia użytkownika poprzez polecanie produktów, usług lub treści, które mogą zainteresować ich użytkowników.

W tym artykule omówimy niektóre z najpopularniejszych witryn internetowych , które korzystają z algorytmów rekomendacji, takich jak

• Amazon: ℹ️ Gigant e-commerce wykorzystuje bardzo wyrafinowany algorytm rekomendacji, który poleca produkty podobne do tych, które kupiłeś lub przeglądałeś. Algorytm bierze pod uwagę historię zakupów i wyszukiwania każdego użytkownika, analizuje ją za pomocą technik „uczenia maszynowego” i stale utrzymuje profil preferencji użytkownika.

• Netflix : platforma streamingowa słynie z możliwości polecania seriali i filmów dostosowanych do każdego użytkownika. Algorytm rekomendacji Netflix opiera się na danych z poprzednich oglądalności, ocenach i recenzjach użytkowników, wyszukiwaniach treści , porze dnia, języku i innych czynnikach, aby polecić tytuły dopasowane do gustów każdego użytkownika.

• Algorytm rekomendacji Spotify : Platforma strumieniowego przesyłania muzyki Spotify wykorzystuje również algorytm rekomendacji do sugerowania list odtwarzania i utworów podobnych do tych, których słucha użytkownik. Algorytm bierze pod uwagę preferowany gatunek muzyczny użytkownika, najczęściej słuchane utwory lub wykonawców oraz rekomendacje od znajomych.

• YouTube : Witryna umożliwiająca udostępnianie filmów YouTube wykorzystuje również algorytmy rekomendacji, aby sugerować filmy podobne do tych, które oglądał użytkownik. Algorytm bierze pod uwagę oglądane wcześniej filmy, wyszukiwania dokonywane przez użytkownika, komentarze oraz preferencje innych użytkowników o podobnych profilach .

• Algorytm rekomendacji LinkedIn : Profesjonalna platforma sieciowa LinkedIn wykorzystuje algorytm rekomendacji do wyświetlania ofert pracy, odpowiednich połączeń i artykułów, które mogą zainteresować każdego użytkownika. Algorytm wykorzystuje dane profilu użytkownika, zwyczaje przeglądania i interakcje na platformie do generowania spersonalizowanych rekomendacji.

Rzeczywiście, algorytmy silnika rekomendacji są wykorzystywane przez różne typy stron internetowych do personalizacji doświadczenia użytkownika. Chociaż niektórym może się to wydawać uciążliwe, algorytmy te mają na celu uproszczenie życia użytkowników poprzez oferowanie spersonalizowanych sugestii dostosowanych do ich indywidualnych preferencji.

Przykłady: które z tych witryn używają algorytmów rekomendacji?

• Algorytm rekomendacji Dropbox:

Dropbox korzysta z algorytmu rekomendacji, aby pomóc użytkownikom znaleźć pliki odpowiadające ich potrzebom. Algorytm zaleca pliki na podstawie wcześniejszych działań użytkownika i działań innych podobnych użytkowników .

Sposób działania algorytmu rekomendacji Dropbox jest stosunkowo prosty. Każdy plik użytkownika jest monitorowany pod kątem działań, takich jak otwieranie, modyfikowanie i udostępnianie. Dzięki tym informacjom algorytm rekomendacji Dropbox może wykorzystywać techniki, takie jak rekomendacja oparta na współpracy lub rekomendacja oparta na treści:

• W przypadku rekomendacji opartej na współpracy algorytm rekomendacji Dropbox wykorzystuje działania użytkowników o podobnym zachowaniu, aby zarekomendować odpowiednie pliki. Na przykład, jeśli dwóch użytkowników zmodyfikowało i umieściło ten sam plik w swojej ostatniej pracy, algorytm zarekomenduje ten plik tym użytkownikom.
• W przypadku rekomendacji treściowej algorytm identyfikuje podobne pliki analizując zawartość plików, które zostały otwarte lub zmodyfikowane przez użytkownika. Przykładowo, jeśli użytkownik pracuje głównie na dokumentach związanych z finansami i budżetami, algorytm rekomendacji rekomenduje użytkownikowi podobne pliki (z zakresu finansów i księgowości).

Oprócz tego algorytm rekomendacji Dropbox jest w stanie wziąć pod uwagę inne czynniki, takie jak częstotliwość użytkowania , popularność i rozmiar pliku, zanim zarekomenduje plik użytkownikowi.

Ostatecznie algorytm rekomendacji Dropbox wykorzystuje wiele technik, aby polecić użytkownikowi najbardziej odpowiednie pliki. Korzystanie z tego algorytmu rekomendacji pozwala użytkownikom Dropbox odkrywać nowe pliki, zwiększać produktywność i łatwo uzyskiwać dostęp do plików, które są dla nich najważniejsze.

• Algorytm rekomendacji Amazon:

Amazon używa algorytmu rekomendacji, aby zapewnić każdemu użytkownikowi spersonalizowaną obsługę. Algorytm ten gromadzi znaczną ilość danych (znanych jako wiarygodne źródła), takich jak zwyczaje zakupowe, ostatnie wyszukiwania i oglądane produkty, które sugerują podobne lub uzupełniające się produkty.

Algorytm rekomendacji Amazon wykorzystuje również wspólne filtrowanie w celu oceny tendencji zakupowych podobnych użytkowników, a następnie poleca te produkty innym użytkownikom o podobnych zachowaniach zakupowych .

Ponadto Amazon opracował specjalny algorytm o nazwie „Element-to-Item Collaborative Filtering”, który jest opartym na produktach algorytmem wspólnego filtrowania . Ten algorytm rekomendacji wykorzystuje dane historii zakupów użytkowników do skorelowania zakupionych produktów, a następnie rekomenduje produkty uzupełniające.

Na przykład, jeśli użytkownik kupi książkę o języku Python, Amazon poleci inne książki o Pythonie lub książki o programowaniu.

Oprócz tego Amazon wprowadził system „cotygodniowych rekomendacji zakupów” , który sugeruje produkty w oparciu o gusta użytkownika. Osiąga się to poprzez zbieranie informacji o listach życzeń, ocenach i recenzjach pozostawionych przez klientów.

Ponadto algorytm rekomendacji Amazon sugeruje również produkty na podstawie częstych zakupów lub produktów najwyżej ocenianych.

Efekt tego algorytmu rekomendacji jest niezaprzeczalny, pozwalając użytkownikom odkrywać nowe produkty, oferując jednocześnie spersonalizowane doświadczenie zakupowe . Rzeczywiście, algorytm rekomendacji oparty na sztucznej inteligencji jest jednym z największych sukcesów technologicznych Amazona i pomógł uczynić firmę jednym z najbardziej wpływowych graczy w świecie sprzedaży internetowej .

Czy Wikipedia używa algorytmu rekomendacji?

• Algorytm rekomendacji Wikipedii:

Wikipedia używa algorytmu rekomendacji, aby kierować użytkowników do stron, które mogą ich zainteresować, w nadziei na zwiększenie czasu spędzanego na stronie, a tym samym zwiększenie stopnia zaangażowania. Wikipedia używa kilku różnych typów algorytmów rekomendacji, z których każdy ma swój własny cel i metodę wyboru treści do rekomendacji .

Jednym z popularnych algorytmów używanych przez Wikipedię jest „Filtrowanie zespołowe”. Ten algorytm rekomendacji analizuje wcześniejsze działania każdego użytkownika w witrynie, aby polecić treści, które będą odpowiadały jego gustom.

Na przykład, jeśli użytkownik spędził dużo czasu na czytaniu artykułów filozoficznych, algorytm rekomendacji prawdopodobnie zasugeruje podobne artykuły na pokrewne tematy. Korzystając z tej metody, Wikipedia pomaga utrzymać zaangażowanie użytkowników, oferując spersonalizowane treści, które odpowiadają ich zainteresowaniom.

Wikipedia korzysta również z algorytmów silnika rekomendacji opartych na takich czynnikach, jak najczęściej czytane artykuły, najnowsze artykuły, najbardziej odpowiednie dla wyszukiwanego tematu i te z najwyższymi ocenami. Algorytmy te są w stanie sortować różne artykuły Wikipedii na różne kategorie i polecać je na podstawie trafności wyszukiwania lub zainteresowań użytkowników .

Wreszcie Wikipedia używa algorytmu rekomendacji opartego na popularności strony. Algorytm ten bada liczbę wyświetleń, współczynnik konwersji z biernego użytkownika do aktywnego czytelnika artykułu, a także interakcje między użytkownikiem a odwiedzanymi stronami, umożliwiając Wikipedii rekomendowanie stron, które wygenerowały największe zaangażowanie dla nowych użytkowników.

Ogólnie rzecz biorąc, algorytm rekomendacji Wikipedii może polecać artykuły na podobne tematy przy użyciu technik wspólnego filtrowania, trafności i popularności. Techniki te umożliwiają Wikipedii oferowanie użytkownikom odpowiednich artykułów, które mogą być dla nich przydatne, poprawiają ich wrażenia z korzystania z witryny i zachęcają ich do spędzenia tam więcej czasu.

Jak Spotify wykorzystuje sztuczną inteligencję?

• Spotify używa algorytmów rekomendacji:

Spotify zrewolucjonizował sposób, w jaki ludzie słuchają muzyki online, a jednym z głównych czynników sukcesu jest algorytm rekomendacji. Algorytm ten pozwala Spotify polecać utwory i wykonawców podobnych do tych, których zwykle słucha użytkownik. Oto jak to działa:

• Po pierwsze, Spotify gromadzi ogromne ilości danych użytkowników, nagrań, list odtwarzania, miliony godzin nagranej muzyki. Następnie wykorzystują te dane do trenowania modeli uczenia maszynowego zdolnych do przewidywania preferencji muzycznych użytkowników.
• Algorytm rekomendacji Spotify wykorzystuje następnie te modele do porównania cech muzycznych różnych utworów i artystów. Wykorzystują takie cechy, jak tempo, tonacja, melodia, instrumenty, teksty i inne atrybuty muzyki.
• Korzystając z tych cech , algorytm rekomendacji klasyfikuje utwory według ich „podobieństwa” do innych utworów i wykonawców. W tym porównaniu można wziąć pod uwagę kilka czynników, np. popularność utworu lub wykonawcy, bliskość geograficzną, zgodność z listami odtwarzania lub gatunkami muzycznymi itp.
• Na podstawie tych klasyfikacji Spotify może polecać utwory i wykonawców podobnych do tych, których użytkownik już słucha. Gdy użytkownik słucha utworu, Spotify analizuje jego historię i odpowiednio sugeruje listy odtwarzania oraz albumy.

Korzystając z algorytmu rekomendacji Spotify, użytkownicy mogą odkrywać nowych artystów i dźwięki, których inaczej nigdy by nie znaleźli. Algorytm stanowi podstawę wiedzy Spotify jako twórcy list odtwarzania, niezależnie od tego, czy są to spersonalizowane listy odtwarzania, listy odtwarzania z krótkimi ćwiczeniami czy pakiety utworów dla określonych gatunków muzycznych.

Podsumowując, algorytm rekomendacji Spotify jest kluczowym elementem ich strategii marketingowej i kanałów pozyskiwania klientów. ‼️ Umożliwia firmie budowanie lojalności użytkowników poprzez oferowanie im treści, które im się podobają oraz pomaganie im w odkrywaniu nowych artystów i piosenek. Jest to przykład udanego wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu poprawy doświadczenia użytkownika.

• Waalaxy używa tego samego algorytmu rekomendacji co Spotify:

Jak wyjaśniono wcześniej , sztuczna inteligencja rekomendacji Spotify wykorzystuje zaawansowane algorytmy do analizowania nawyków oglądania i dostarczania spersonalizowanych rekomendacji . Podobnie Waalaxy bierze pod uwagę 10 wyszukiwań potencjalnych klientów i rekomenduje do 1000 podobnych profili .

Oto działania , które możesz podjąć za pomocą naszej „wyszukiwarki potencjalnych klientów” AI:

• Zbierz dane na temat nawyków swoich nawyków . _
• Analizuj cechy potencjalnych klientów . _
• Wstępnie przetwórz i wyczyść dane , a następnie możesz je uporządkować.
• Twórz swoje modele modeli za pomocą technik technik maszynowych .
• Rekomendacje są oparte na kryteriach i kryteriach oraz zachowaniach wybranych potencjalnych klientów .
• Zbieraj informacje zwrotne , aby udoskonalić model i ulepszyć rekomendacje .

( Podobnie jak Spotify dla muzyki , której słuchasz )

Oto krótki film objaśniający, aby uzyskać więcej informacji:

Wniosek: Algorytmy silnika rekomendacji i sztuczna inteligencja

FAQ: Algorytmy rekomendacji

Jak działa algorytm rekomendacji?

Algorytm rekomendacji zwykle wykorzystuje kombinację technik przetwarzania danych i uczenia maszynowego do analizy danych użytkownika i wykorzystania ich do sugerowania odpowiednich elementów.

• Zbieranie danych: algorytm gromadzi dane użytkownika, takie jak historia zakupów, recenzje produktów i nawyki przeglądania.

• Analiza danych: Zebrane dane są analizowane w celu identyfikacji wzorców, trendów i preferencji użytkowników.

• Budowa profili użytkowników: Algorytm tworzy profile użytkowników na podstawie zebranych danych. Profile te służą poznaniu preferencji, potrzeb i nawyków użytkowników.

• Rekomendacja: Mając te profile użytkowników, algorytm może polecać produkty lub treści dostosowane do preferencji użytkownika. Ponadto algorytm wykorzystuje techniki filtrowania opartego na współpracy, aby rekomendować elementy podobne do tych, z których korzystał użytkownik w przeszłości.

• Ocena rekomendacji: Algorytm stale ocenia rekomendacje, aby upewnić się, że są skuteczne i odpowiednie.

Zasadniczo algorytm rekomendacji wykorzystuje dane użytkowników do przewidywania ich potrzeb lub preferencji i oferowania odpowiednich sugestii. Pomaga to poprawić wrażenia użytkownika i może zwiększyć sprzedaż lub ruch w witrynie.

Jakie zadania może wykonywać sztuczna inteligencja?

Sztuczne inteligencje mają potencjał do wykonywania wszelkiego rodzaju zadań, od manipulacji danymi, przez analizę nastrojów, po tłumaczenie językowe. Oto tylko kilka przykładów tego, co potrafi sztuczna inteligencja:

• Analiza danych: Sztuczna inteligencja może przetwarzać duże ilości danych w krótkim czasie, identyfikując wzorce i trendy. To czyni je idealnym wyborem do analizy danych marketingowych i finansowych.

• Wirtualna pomoc: sztuczna inteligencja może zapewniać automatyczne wsparcie dla interaktywnych użytkowników w aplikacjach. Na przykład chatboty to programy sztucznej inteligencji zaprojektowane do interakcji z użytkownikami w sposób konwersacyjny.

• Rozpoznawanie obrazu i głosu: Sztuczna inteligencja bardzo dobrze radzi sobie z rozpoznawaniem obrazu i głosu, podobnie jak w przypadku aplikacji fotograficznych, rozpoznawania twarzy, rozpoznawania znaków czy rozpoznawania głosu.

• Tłumaczenie językowe: sztuczna inteligencja jest w stanie natychmiastowo iz coraz większą dokładnością tłumaczyć języki, co czyni je przydatnymi dla firm zajmujących się handlem międzynarodowym.

• Analiza nastrojów: sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do analizowania nastrojów wyrażanych online w sieciach społecznościowych, na przykład za pomocą algorytmów uczenia maszynowego do identyfikowania pozytywnych lub negatywnych emocji użytkowników.

W rzeczywistości sztuczna inteligencja jest w stanie wykonywać szeroki zakres zadań, odzwierciedlając ich zdolność adaptacji i wszechstronność w dziedzinie biznesu, badań i rozwoju technologicznego .

Jak zarabiać dzięki AI?

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) może otworzyć możliwości zarobkowe dla inwestorów i przedsiębiorców. Po pierwsze, firmy będą wykorzystywać sztuczną inteligencję do poprawy wydajności poprzez automatyzację powtarzalnych zadań i redukcję błędów ludzkich.

Może to obniżyć koszty i poprawić jakość produktów i usług. Co więcej, chatboty i wirtualni asystenci napędzani sztuczną inteligencją są coraz częściej wykorzystywani do reagowania na potrzeby klientów 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, zwiększając zadowolenie i lojalność klientów .

• Po drugie, sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w reklamie online do kierowania reklam na podstawie preferencji konsumentów, zwiększając prawdopodobieństwo, że reklamy te będą skuteczne. Firmy mogą również wykorzystywać systemy sztucznej inteligencji do analizowania dużych zbiorów danych w celu opracowywania nowych strategii marketingowych lub sprzedażowych.
• Zarabiać można również tworząc specjalistyczne aplikacje, takie jak asystenci głosowi dla inteligentnego domu, oprogramowanie do rozpoznawania mowy do transkrypcji czy doradztwo inwestycyjne oparte na algorytmach przetwarzania danych.

Podsumowując, sztuczna inteligencja to szybko rozwijająca się technologia, która oferuje firmom i przedsiębiorcom wiele możliwości uzyskiwania przychodów i nie ma wątpliwości, że w przyszłości pojawią się nowe przypadki użycia.

Otóż ​​to! Teraz wiesz już wszystko o algorytmach silnika rekomendacji.