推奨システムとは何ですか？

commosed勧告システムは、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規模なインベントリを持つサイトなどのサイトでよく見られます。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。何かが高い評価を得ると思われる場合、それはユーザーにそれを示唆します。システムは、ユーザーがWilly Wonka＆＃38を気に入ったので、音楽の音を推奨するかもしれません。チョコレートファクトリー

。ユーザーは、私がこれが好きなようなオプションを選択できます。ユーザーが音楽の音を好まなかった場合、システムは推奨事項を生成するために使用されるアルゴリズムをメモして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。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は、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ると言われるかもしれません。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非常に高いパーソナライズされたマーケティングが可能になります。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ず、他のユーザーの集合的な意見のみから学習できないため、受け取る推奨事項の品質を減らします。