Algoritmi motor de recomandare și AI: Cum funcționează?

Iată câteva exemple de site-uri web și rețele sociale populare care folosesc algoritmi de motor de recomandare pentru a - și îmbunătăți experiența utilizatorului : YouTube, Amazon, Netflix, LinkedIn ... toate vor fi tratate mai târziu în acest articol. Să mergem !

Algoritmi motor de recomandare: ce este?

Algoritmul de recomandare este un set de reguli folosite pentru a selecta conținutul pe care să îl sugereze utilizatorilor pe baza informațiilor personale și a datelor colectate în legătură cu navigarea, achizițiile, preferințele sau chiar comportamentul online .

Scopul algoritmului de recomandare este de a optimiza experiența clientului prin propunerea de conținut relevant, adaptat intereselor, nevoilor și nivelului de maturitate al acestora. În consecință, acest algoritm este utilizat pe scară largă în platformele de streaming, rețelele sociale, site-urile de comerț electronic sau aplicațiile mobile pentru a încuraja utilizatorii să rămână mai mult timp pe platformă și să le ofere o experiență personalizată.

Funcționarea algoritmului de recomandare se bazează pe colectarea de date structurate și nestructurate. Aceste date pot proveni din interogări de căutare , clicuri, achiziții, comentarii ale utilizatorilor sau evaluări. Apoi, algoritmul folosește aceste date pentru a identifica profiluri similare și pentru a recomanda conținut relevant pe baza preferințelor utilizatorului.

Există mai multe tehnici de algoritm de recomandare:

1. Filtrarea bazată pe conținut: această metodă presupune recomandarea de conținut similar cu cel pe care utilizatorul l-a consultat sau achizitionat deja. De exemplu, sugerând filme sau seriale similare cu cele vizionate recent pe o platformă de „streaming”.

2. Colaborativ: această metodă se bazează pe analiza relațiilor dintre utilizatori pentru a recomanda conținut . Pe baza evaluărilor, recenziilor sau achizițiilor, algoritmii motorului de recomandare pot identifica utilizatorii cu preferințe similare.

3. Învățare automată : această tehnică prezice preferințele utilizatorilor pe baza comportamentului lor anterior. Algoritmii învață continuu din datele colectate și apoi vor putea oferi recomandări mai relevante.

În concluzie, algoritmul de recomandare este un instrument puternic pentru îmbunătățirea experienței utilizatorului. Prin identificarea preferințelor utilizatorilor și oferind conținut relevant, platformele pot încuraja utilizatorii să rămână mai mult timp pe site-ul lor, să cumpere mai mult și să îmbunătățească loialitatea clienților.

Ce site-uri web folosesc algoritmi de recomandare?

Algoritmii motorului de recomandare au devenit omniprezenti pe web. De la site -uri de comerț electronic până la platforme de streaming de muzică și video, acești algoritmi urmăresc să ofere o experiență personalizată a utilizatorului prin recomandarea de produse, servicii sau conținut susceptibil de a-și interesa utilizatorii.

În acest articol, vom trece în revistă unele dintre cele mai populare site-uri web care utilizează algoritmi de recomandare, cum ar fi

• Amazon: ️ Gigantul comerțului electronic folosește un algoritm de recomandare extrem de sofisticat care recomandă produse similare celor pe care le-ai cumpărat sau răsfoit. Algoritmul ia în considerare istoricul de achiziții și căutări al fiecărui utilizator, îl analizează folosind tehnici de „învățare automată” și menține constant un profil al preferințelor utilizatorului.

• Netflix : Platforma de streaming este renumită pentru capacitatea sa de a recomanda seriale și filme adaptate fiecărui utilizator. Algoritmul de recomandare Netflix se bazează pe datele de vizionare anterioare, evaluările și recenziile utilizatorilor, căutările de conținut , ora din zi, limba și alți factori pentru a recomanda titluri potrivite gusturilor fiecărui utilizator.

• Algoritmul de recomandare Spotify : Platforma de streaming de muzică Spotify folosește, de asemenea, un algoritm de recomandare pentru a sugera liste de redare și melodii similare cu cele ascultate de utilizator. Algoritmul ia în considerare genul muzical preferat de utilizator, melodiile sau artiștii cele mai ascultate și recomandările prietenilor.

• YouTube : site-ul de partajare a videoclipurilor YouTube folosește, de asemenea, algoritmi de recomandare pentru a sugera videoclipuri similare cu cele vizionate de utilizator. Algoritmul ia în considerare videoclipurile vizualizate anterior, căutările efectuate de utilizator, comentariile și preferințele altor utilizatori cu profiluri similare .

• Algoritm de recomandare LinkedIn : Platforma profesională de rețea LinkedIn folosește un algoritm de recomandare pentru a afișa oferte de locuri de muncă, conexiuni relevante și articole care ar putea fi de interes pentru fiecare utilizator. Algoritmul folosește datele profilului utilizatorului, obiceiurile de navigare și interacțiunile de pe platformă pentru a genera recomandări personalizate.

Într-adevăr, algoritmii motoarelor de recomandare sunt utilizați de diferite tipuri de site-uri web pentru a personaliza experiența utilizatorului. Deși acest lucru poate părea intruziv pentru unii, acești algoritmi sunt proiectați pentru a simplifica viața utilizatorilor, oferind sugestii personalizate adaptate preferințelor lor individuale.

Exemple: care dintre aceste site-uri web utilizează algoritmi de recomandare?

• Algoritmul de recomandare Dropbox:

Dropbox folosește un algoritm de recomandare pentru a ajuta utilizatorii să găsească fișiere relevante pentru nevoile lor. Algoritmul recomandă fișiere pe baza acțiunilor anterioare ale utilizatorului și a acțiunilor altor utilizatori similari.

Modul în care funcționează algoritmul de recomandare Dropbox este relativ simplu. Fișierul fiecărui utilizator monitorizat pentru acțiuni precum deschiderea, modificarea și partajarea. Cu aceste informații, algoritmul de recomandare Dropbox poate folosi tehnici precum recomandarea colaborativă sau recomandarea bazată pe conținut:

• În cazul recomandării în colaborare, algoritmul de recomandare Dropbox utilizează acțiunile utilizatorilor cu comportament similar pentru a recomanda fișiere relevante . De exemplu, dacă doi utilizatori au modificat și au inclus același fișier în activitatea lor recentă, algoritmul recomandă acest fișier acestor utilizatori.
• În cazul recomandării bazate pe conținut, algoritmul identifică fișiere similare analizând conținutul fișierelor care au fost deschise sau modificate de utilizator. De exemplu, dacă un utilizator lucrează în principal la documente referitoare la finanțe și bugete, algoritmul de recomandare recomandă utilizatorului fișiere similare (din domeniul finanțelor și contabilității).

În plus, algoritmul de recomandare al Dropbox este capabil să ia în considerare și alți factori, cum ar fi frecvența de utilizare , popularitatea și dimensiunea fișierului înainte de a recomanda un fișier unui utilizator.

În cele din urmă, algoritmul de recomandare Dropbox utilizează mai multe tehnici pentru a recomanda cele mai relevante fișiere unui utilizator. Utilizarea acestui algoritm de recomandare permite utilizatorilor Dropbox să descopere noi fișiere, să își îmbunătățească productivitatea și să acceseze cu ușurință fișierele care contează cel mai mult pentru ei.

• Algoritmul de recomandare Amazon:

Amazon folosește algoritmul de recomandare pentru a oferi o experiență personalizată pentru fiecare utilizator. Acest algoritm colectează o cantitate considerabilă de date (cunoscute ca surse de încredere), cum ar fi obiceiurile de cumpărături, căutări recente și produse vizualizate pentru a sugera produse similare sau complementare.

Algoritmul de recomandare al Amazon folosește, de asemenea, filtrarea colaborativă pentru a evalua tendințele de cumpărare ale utilizatorilor similari, apoi recomandă aceste produse altor utilizatori cu comportamente de cumpărare similare .

În plus, Amazon a dezvoltat un algoritm specific numit „Item-to-Item Collaborative Filtering”, care este un algoritm de filtrare colaborativă bazat pe produs. Acest algoritm de recomandare folosește datele din istoricul achizițiilor utilizatorilor pentru a corela produsele achiziționate și apoi recomandă produse complementare.

De exemplu, dacă un utilizator cumpără o carte în limbajul Python, Amazon va recomanda alte cărți despre Python sau cărți despre programare.

Alături de aceasta, Amazon a introdus un sistem de „recomandări săptămânale de cumpărare” care sugerează produse în funcție de gusturile utilizatorului. Acest lucru se realizează prin colectarea de informații despre listele de dorințe, evaluări și recenzii lăsate de clienți.

De asemenea, algoritmul de recomandare al Amazon sugerează și produse bazate pe achiziții frecvente sau produse de top.

Efectul acestui algoritm de recomandare este incontestabil, permițând utilizatorilor să descopere produse noi, oferind în același timp o experiență de cumpărături personalizată. Într-adevăr, algoritmul de recomandare bazat pe inteligență artificială este unul dintre marile succese tehnologice ale Amazon și a ajutat să facă din companie unul dintre cei mai influenți jucători din lumea vânzărilor online .

Wikipedia folosește un algoritm de recomandare?

• Algoritmul de recomandare Wikipedia:

Wikipedia folosește algoritmul de recomandare pentru a direcționa utilizatorii către pagini care ar putea fi de interes pentru ei, în speranța de a le crește timpul petrecut pe site și, prin urmare, rata de implicare. Wikipedia folosește mai multe tipuri diferite de algoritm de recomandare, fiecare având propriul scop și metodă de selectare a conținutului de recomandat .

Unul dintre algoritmii populari utilizați de Wikipedia se numește „Collaborative Filtering”. Acest algoritm de recomandare analizează activitățile anterioare ale fiecărui utilizator pe site pentru a recomanda conținut care să se potrivească gusturilor sale.

De exemplu, dacă un utilizator a petrecut mult timp citind articole despre filozofie, algoritmul de recomandare va sugera probabil articole similare pe subiecte conexe. Prin utilizarea acestei metode, Wikipedia își menține utilizatorii implicați, oferind conținut personalizat care se adresează intereselor lor.

Wikipedia folosește, de asemenea , algoritmi de motor de recomandare bazați pe factori precum cele mai citite articole, cele mai recente articole, cele mai relevante pentru subiectul de căutare și cele cu cele mai mari evaluări. Acești algoritmi sunt capabili să sorteze diferitele articole Wikipedia în diferite categorii și să le recomande în funcție de relevanța căutării sau de interesul utilizatorului .

În cele din urmă, Wikipedia folosește un algoritm de recomandare bazat pe popularitatea paginii. Acest algoritm examinează numărul de vizualizări, rata de conversie de la un vizitator pasiv la un cititor activ al articolului, precum și interacțiunile dintre utilizator și paginile vizitate, permițând Wikipedia să recomande paginile care au generat cel mai mult angajament pentru noii vizitatori.

În general, algoritmul de recomandare al Wikipedia poate recomanda articole pe subiecte similare folosind tehnici de filtrare colaborativă, relevanță și popularitate. Aceste tehnici permit Wikipedia să ofere utilizatorilor articole relevante care le pot fi utile, să le îmbunătățească experiența pe site și să-i încurajeze să petreacă mai mult timp acolo.

Cum folosește Spotify inteligența artificială?

• Spotify folosește algoritmi de recomandare:

Spotify a revoluționat modul în care oamenii ascultă muzică online, iar unul dintre principalii factori ai succesului lor este algoritmul de recomandare. Acest algoritm permite Spotify să recomande melodii și artiști similari celor pe care utilizatorul le ascultă de obicei. Iată cum funcționează:

• În primul rând, Spotify colectează o cantitate masivă de date despre utilizatori, înregistrări, liste de redare, milioane de ore de muzică înregistrată. Apoi folosesc aceste date pentru a antrena modele de învățare automată capabile să prezică preferințele muzicale ale utilizatorilor.
• Algoritmul de recomandare al Spotify folosește apoi aceste modele pentru a compara caracteristicile muzicale ale diferitelor melodii și artiști. Ei folosesc caracteristici precum tempo, cheie, melodie, instrumente, versuri și alte atribute ale muzicii.
• Folosind aceste caracteristici , algoritmul de recomandare clasifică melodiile în funcție de „asemănarea” lor cu alte melodii și artiști. Mai mulți factori pot fi luați în considerare pentru această comparație, de exemplu, popularitatea cântecului sau a artistului, proximitatea geografică, corespondența cu listele de redare sau genurile muzicale etc.
• Pe baza acestor clasificări, Spotify poate recomanda melodii și artiști similari celor pe care utilizatorul le ascultă deja. Când utilizatorul ascultă o melodie, Spotify analizează istoricul melodiilor sale și sugerează liste de redare și albume în consecință.

Folosind algoritmul de recomandare Spotify, utilizatorii pot descoperi artiști noi și sunete pe care altfel nu le-ar fi găsit niciodată. Algoritmul sprijină expertiza Spotify ca creator de liste de redare, fie că este vorba de liste de redare personalizate, liste de redare rapide de exerciții sau pachete de melodii pentru anumite genuri muzicale.

În concluzie, algoritmul de recomandare Spotify este un element cheie al strategiei lor de marketing și al canalelor de achiziție de clienți. ️ Permite companiei să fidelizeze utilizatorii, oferindu-le conținut care le place și ajutându-i să descopere noi artiști și cântece. Acesta este un exemplu de utilizare cu succes a inteligenței artificiale și a învățării automate pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

• Waalaxy folosește același algoritm de recomandare ca și Spotify:

După cum sa explicat mai înainte , recomandarea Spotify AI folosește algoritmi avansați pentru a analiza obiceiurile de vizionare și pentru a oferi recomandări personalizate . În mod similar , Waalaxy ia în considerare 10 căutări de clienți potențiali și recomandă până la 1.000 de profiluri similare .

Iată care sunt acțiunile pe care le puteți întreprinde cu ajutorul nostru AI „Prospect Finder”:

• Colectați din date despre obiceiurile obiceiurilor dvs. _ _
• Analizați caracteristicile clienților potențiali . _
• Preprocesează și curățează datele , apoi le poți organiza.
• Creați - vă modelele modele folosind tehnici de mașină .
• Recomandările se bazează pe criterii și criterii și comportamentul potențialilor selectați . _
• Colectați din feedback pentru a perfecționa modelul și pentru a îmbunătăți recomandările .

(La fel cum face Spotify pentru muzica pe care o ascultați )

Iată un mic videoclip explicativ pentru mai multe informații:

Concluzie: Recommendation Engine Algorithms and AI

Întrebări frecvente: algoritmi de recomandare

Cum funcționează algoritmul de recomandare?

Algoritmul de recomandare utilizează de obicei o combinație de tehnici de procesare a datelor și de învățare automată pentru a analiza datele utilizatorului și a le utiliza pentru a sugera elemente relevante.

• Colectarea datelor: algoritmul adună date despre utilizatori, cum ar fi istoricul achizițiilor, recenziile produselor și obiceiurile de navigare.

• Analiza datelor: Datele colectate sunt analizate pentru a identifica modele, tendințe și preferințele utilizatorilor.

• Construirea profilurilor de utilizator: Algoritmul creează profiluri de utilizator pe baza datelor colectate. Aceste profiluri sunt folosite pentru a înțelege preferințele, nevoile și obiceiurile utilizatorilor.

• Recomandare: Cu aceste profiluri de utilizator la locul lor, algoritmul poate recomanda produse sau conținut adaptat preferințelor utilizatorului. În plus, algoritmul folosește tehnici de filtrare colaborativă pentru a recomanda articole similare cu cele de care utilizatorul s-a bucurat în trecut.

• Evaluarea recomandărilor: algoritmul evaluează continuu recomandările pentru a se asigura că sunt eficiente și adecvate.

Practic, algoritmul de recomandare folosește datele utilizatorilor pentru a anticipa nevoile sau preferințele acestora și pentru a oferi sugestii adecvate. Acest lucru ajută la îmbunătățirea experienței utilizatorului și poate crește vânzările sau traficul pe site.

Ce sarcini pot îndeplini AI?

Inteligența artificială are potențialul de a îndeplini tot felul de sarcini, de la manipularea datelor la analiza sentimentelor până la traducerea limbii. Iată doar câteva exemple de ceea ce pot face AI:

• Analiza datelor: AI pot procesa cantități mari de date într-un interval scurt de timp, identificând modele și tendințe. Acest lucru le face alegerile ideale pentru marketing și analiza datelor financiare.

• Asistență virtuală: AI pot oferi suport automat pentru utilizatorii interactivi în aplicații. Chatboții, de exemplu, sunt programe de inteligență artificială concepute pentru a interacționa cu utilizatorii într-o manieră conversațională.

• Recunoașterea imaginii și a vocii: AI sunt foarte bune la recunoașterea imaginii și a vocii, așa cum este cazul aplicațiilor foto, recunoașterea facială, recunoașterea caracterelor sau recunoașterea vocii.

• Traducerea limbilor: AI sunt capabile să traducă limbi instantaneu și cu o acuratețe crescândă, făcându-le utile companiilor axate pe comerțul internațional.

• Analiza sentimentelor: AI pot fi, de asemenea, folosite pentru a analiza sentimentele exprimate online pe rețelele sociale, de exemplu, folosind algoritmi de învățare automată pentru a identifica emoțiile pozitive sau negative ale utilizatorilor.

De fapt, inteligența artificială este capabilă să îndeplinească o gamă largă de sarcini, reflectând adaptabilitatea și versatilitatea lor în domeniile afacerilor, cercetării și dezvoltării tehnologice .

Cum poți câștiga bani cu AI?

Utilizarea inteligenței artificiale (AI) poate deschide oportunități de venituri pentru investitori și antreprenori. În primul rând, companiile vor folosi AI pentru a îmbunătăți eficiența prin automatizarea sarcinilor repetitive și reducerea erorilor umane.

Acest lucru poate reduce costurile și poate îmbunătăți calitatea produselor și serviciilor. În plus, chatboții și asistenții virtuali bazați pe inteligență artificială sunt din ce în ce mai folosiți pentru a răspunde nevoilor clienților 24/7, sporind satisfacția și loialitatea clienților .

• În al doilea rând, inteligența artificială este utilizată în publicitatea online pentru a viza reclamele în funcție de preferințele consumatorilor, crescând probabilitatea ca aceste anunțuri să fie eficiente. Companiile pot folosi, de asemenea, sisteme AI pentru a analiza seturi mari de date pentru a dezvolta noi strategii de marketing sau de vânzare.
• Se pot face bani și prin crearea de aplicații specializate, precum asistenți vocali pentru casa inteligentă, software de recunoaștere a vorbirii pentru transcripții sau sfaturi de investiții bazate pe algoritmi de procesare a datelor.

În concluzie, AI este o tehnologie cu creștere rapidă, care oferă multe oportunități de venituri pentru afaceri și antreprenori și nu există nicio îndoială că noi cazuri de utilizare vor apărea în viitor.

Asta este! Acum știți totul despre algoritmii motorului de recomandare.