Wat zijn aanbevelingssystemen?

Aanbevelingssystemen zijn systemen die aanbevelingen doen voor gebruikers op basis van gegevens die de gebruikers in het systeem hebben ingevoerd.Hoe meer gegevens een gebruiker heeft verstrekt, hoe nauwkeuriger dergelijke systemen kunnen zijn.Bovendien helpen gegevens die door individuele gebruikers worden ingediend, het systeem in het algemeen verbeteren door informatie te genereren die kan worden gebruikt om aanbevelingen te doen voor andere gebruikers.Aanbevelingssystemen worden vaak gezien op sites zoals film- en televisiereview sites en mensen met grote voorraden van retailartikelen die functioneel onmogelijk te bladeren zijn door naar elk item te kijken.

Deze systemen kunnen op een aantal verschillende manieren met gebruikers interageren.Een daarvan is als een service voor gebruikers die op zoek zijn naar meer dingen waarin ze misschien geïnteresseerd zijn, zoals verder lezen, tv -shows of videogames.In deze systemen genereert de gebruiker een lijst met likes en antipathieën en het systeem probeert te voorspellen hoe de gebruiker zal stemmen over dingen waar hij of zij nog niet over heeft gestemd.Als het denkt dat iets een hoge beoordeling zou hebben, suggereert het het aan de gebruiker.

goed ontworpen aanbevelingssystemen leren van hun fouten.Een systeem zou kunnen aanbevelen het geluid van muziek omdat een gebruiker leuk vond Willy Wonka #38;De chocoladefabriek .De gebruiker kan opties selecteren zoals ik dit leuk vind of ik vind dit niet leuk.Als de gebruiker het niet leuk vond Het geluid van muziek , zou het systeem nota kunnen nemen en het algoritme dat wordt gebruikt om aanbevelingen te genereren verder te verfijnen.Hoe meer gegevens worden opgebouwd, hoe nuttiger de aanbevelingen zullen zijn.

Retailsites gebruiken aanbevelingssystemen om mensen te verleiden impulsaankopen te doen.Het systeem neemt nota van de gekochte items en beveelt gerelateerde en nuttige items aan.Bijvoorbeeld, iemand die een camera koopt, kan worden gevraagd of hij of zij een lader, een camerabehuizing, filters en extra lenzen wil kopen.Iemand die een boek koopt over de feministische theorie kan worden verteld dat andere kopers van die titel ook genieten van een andere, gerelateerde titel.Dit soort aanbevelingssystemen zorgen voor gepersonaliseerde marketing die zeer waarschijnlijk een beroep zal doen op gebruikers.

Deze systemen vertrouwen op samenwerkingsfiltering van gegevens, waarin gegevens uit een groot aantal gebruikers op zinvolle manieren zijn georganiseerd.Hierdoor kan de site verbindingen maken die anders misschien niet duidelijk zijn, waardoor de kwaliteit van de aanbevelingen wordt verbeterd.Gebruikers die niet willen deelnemen, kunnen meestal opties wijzigen in hun gebruikersinstellingen, maar ze zullen de kwaliteit van de aanbevelingen die ze ontvangen verminderen, omdat het systeem niet kan leren van de voorkeuren van het individu, alleen de collectieve mening van andere gebruikers.