Hệ thống đề xuất là gì?

Các hệ thống đề xuất là các hệ thống đưa ra các đề xuất cho người dùng trên cơ sở dữ liệu mà người dùng đã nhập vào hệ thống.Càng nhiều dữ liệu mà người dùng đã cung cấp, các hệ thống như vậy càng chính xác.Ngoài ra, dữ liệu được gửi bởi người dùng cá nhân giúp cải thiện tổng thể hệ thống, bằng cách tạo thông tin có thể được sử dụng để đưa ra đề xuất cho người dùng khác.Các hệ thống đề xuất thường được thấy trên các trang web như các trang web đánh giá phim và truyền hình và các hệ thống có hàng tồn kho lớn của các mặt hàng bán lẻ có chức năng không thể duyệt bằng cách xem xét mọi mặt hàng. Các hệ thống này có thể tương tác với người dùng theo một số cách khác nhau.Một là một dịch vụ cho người dùng đang tìm kiếm nhiều thứ họ có thể quan tâm, như đọc thêm, chương trình truyền hình hoặc trò chơi video.Trong các hệ thống này, người dùng tạo ra một danh sách các lượt thích và không thích và hệ thống cố gắng dự đoán cách người dùng sẽ bỏ phiếu cho những điều họ chưa bỏ phiếu.Nếu nó nghĩ rằng một cái gì đó sẽ có xếp hạng cao, nó sẽ gợi ý nó cho người dùng.Một hệ thống có thể đề xuất

Âm thanh của âm nhạc vì người dùng thích

Willy Wonka #38;Nhà máy sô cô la

.Người dùng có thể chọn các tùy chọn như tôi thích điều này hoặc tôi không thích điều này.Nếu người dùng không thích âm thanh của âm nhạc, hệ thống có thể lưu ý và thêm tinh chỉnh thuật toán được sử dụng để tạo các đề xuất.Càng nhiều dữ liệu tích lũy, các khuyến nghị sẽ hữu ích hơn. Các trang web bán lẻ sử dụng các hệ thống đề xuất để lôi kéo mọi người thực hiện mua hàng thúc đẩy.Hệ thống lưu ý các mặt hàng đã mua và đề xuất các mặt hàng liên quan và hữu ích.Chẳng hạn, một người nào đó đang mua máy ảnh có thể được hỏi liệu anh ta hoặc cô ta muốn mua bộ sạc, vỏ máy ảnh, bộ lọc và ống kính bổ sung.Ai đó mua một cuốn sách về lý thuyết nữ quyền có thể được thông báo rằng những người mua khác của tiêu đề đó cũng được hưởng một tiêu đề khác, liên quan.Các loại hệ thống đề xuất này cho phép tiếp thị được cá nhân hóa rất có khả năng thu hút người dùng. Các hệ thống này dựa vào việc lọc dữ liệu hợp tác, trong đó dữ liệu từ số lượng lớn người dùng được tổ chức theo những cách có ý nghĩa.Điều này cho phép trang web tạo các kết nối có thể không rõ ràng, cải thiện chất lượng của các khuyến nghị.Người dùng không muốn tham gia thường có thể thay đổi tùy chọn trong cài đặt người dùng của họ, nhưng họ sẽ giảm chất lượng các đề xuất mà họ nhận được vì hệ thống không thể học hỏi từ sở thích của cá nhân, chỉ có ý kiến tập thể của người dùng khác.