Огляд технологій рекомендаційних систем

Чи замислювалися ви коли-небудь, дивлячись фільм або купуючи продукт на онлайн-платформах, що ховається за пропозиціями, які вам автоматично пропонуються? Цей механізм базується на системах рекомендацій. Системи рекомендацій дозволяють пропонувати споживачам продукти, які можуть зацікавити, щоб покращити процеси купівлі та забезпечити додаткові та перехресні продажі. Механізм рекомендацій – це інструмент, який використовує низку алгоритмів, аналіз даних і навіть штучний інтелект (ШІ) для надання рекомендацій онлайн.

Системи рекомендацій – це тип системи фільтрації вмісту. Їх можна описати як алгоритми, які пропонують користувачеві веб-сайту або програми статті, які можуть його зацікавити. Ці типи алгоритмів використовуються в різних сферах. Найбільш очевидними прикладами є сервіси електронної комерції (наприклад, Amazon), сервіси потокового передавання фільмів, відео чи музики (наприклад, Netflix, YouTube, Spotify), соціальні платформи (наприклад, Instagram), служби доставки (наприклад, Uber Eats) і так далі. Тож усюди, де є можливість запропонувати контент користувачеві, можна використовувати систему рекомендацій, щоб зробити цей контент індивідуальним для користувача. Згідно з опитуванням BrightLocal, 88% користувачів також довіряють оглядам онлайн як особисті рекомендації.

Як працюють системи рекомендацій?

Класична система рекомендацій обробляє дані за такими чотирма етапами: збір, зберігання, аналіз і фільтрація.

• Збирати

Збір даних є першим кроком у створенні системи рекомендацій. Насправді дані поділяються на явні та неявні. Інформація, яку надають користувачі, наприклад оцінки та коментарі, є явною. З іншого боку, неявні дані складаються з історії пошуку, історії замовлень і повернення, кліків, переглядів сторінок і дій у кошику для покупок. Ця інформація збирається для кожного користувача, який відвідує веб-сайт. Збирати дані про поведінку важко через необхідність зберігати дії на веб-сайті, а ця інформація відрізняється.

• Зберегти на комп'ютері

Потрібно вирішити, який тип пам’яті потрібен. Наприклад, ви можете використовувати базу даних NoSQL або стандарт SQL. Розширювана та керована база даних зменшує кількість необхідних завдань до мінімуму та зосереджується на самій рекомендації.

• Аналіз

Для аналізу зібраних даних використовуються спеціальні методи аналізу.

• Фільтрування

Наступним етапом є фільтрація інформації, щоб надати відповідні рекомендації користувачам. Для реалізації цього методу необхідно вибрати алгоритм, відповідний системі рекомендацій, яку ви використовуєте.

Типи систем рекомендацій

Залежно від того, чи припускаєте ви побажання користувачів чи схожість продуктів чи елементів, системи рекомендацій можна розділити на: спільну фільтрацію, підходи на основі вмісту та гібридні моделі. Усі вони пов’язані з уподобаннями користувачів у минулому.

Спільна фільтрація.

Це перший підхід з метою створення пропозиції на основі вподобань, висловлених користувачами, навіть без урахування характеристик продуктів. Користувачеві пропонуються статті, які він ще не оцінив, але які вже позитивно оцінили інші користувачі з такими ж інтересами.

Система ідентифікує двох користувачів зі схожими смаками, оскільки вони чули однакові пісні. Якщо в якийсь момент один із них почує пісню, яку інший не знає, можна запропонувати їй її.

Amazon є типовим прикладом спільної фільтрації. Вони використовують методи спільної фільтрації, які масштабуються від елемента до елемента, щоб виробляти високоякісні рекомендації в реальному часі. Amazon дозволяє клієнтам легко порівнювати подібні товари на сторінках з інформацією про продукт, давати рекомендації щодо продуктів, рекомендувати продукти на сторінках категорій і багато іншого.

Спільна фільтрація може добре працювати на веб-сайтах, які не мають багато інформації про елементи та вміст яких важко проаналізувати комп’ютерній системі, наприклад: B. Думки. Також можуть бути рекомендовані актуальні для користувача товари, навіть якщо контент відсутній в профілі цього користувача.

Основна перевага методів спільної фільтрації полягає в тому, що їм не потрібно віднімати будь-яку інформацію про користувачів або статті, щоб їх можна було використовувати в різних контекстах. Чим більше користувачів взаємодіє з продуктами, тим більше інформації стає доступним і тим точнішими будуть нові рекомендації.

Їхнім недоліком є те, що коли у вас є нові користувачі чи нові статті, немає інформації про їхні попередні взаємодії. Ця ситуація відома як «проблема холодного запуску». У цьому випадку використовуються різні методи, щоб визначити, які рекомендації щодо продукту показувати. Система не може давати рекомендації або робити погані прогнози. Наприклад, випадково вибрані статті можна рекомендувати новим користувачам, нові статті можна рекомендувати випадково вибраним користувачам, популярні статті новим користувачам або нові статті активним користувачам.

Фільтрування на основі вмісту

Фільтр на основі вмісту аналізує атрибути елементів для створення прогнозів. Рекомендації створюються на основі атрибутів, отриманих із вмісту елементів, з якими користувач взаємодіяв у минулому. Користувачеві рекомендуються статті, в основному пов'язані зі статтями з найвищим рейтингом.

Це семантичний метод, який характеризується: використанням

• Обчислення подібності між новими продуктами та продуктами, які раніше отримали позитивну оцінку – загальні риси.
• Для новин або фільмів, оскільки це текст, робиться посилання на наявність ключових слів, щоб знайти інші подібні елементи.

Це передбачає тегування тексту, яке полягає у зв’язуванні кожного продукту з ключовими словами, за допомогою яких його потім можна охарактеризувати на етапі дослідження.

Перевага методів, заснованих на вмісті, полягає в тому, що вони не мають проблеми «холодного запуску», оскільки нові користувачі та нові статті визначаються їхніми характеристиками та рекомендаціями. Недоліком цього підходу є те, що дані (рекомендації) можуть бути неточними, і впровадження цієї системи рекомендацій може зайняти більше часу.

Гібридна модель

Попередні підходи характеризуються позитивними та негативними сторонами; виходячи з різних потреб, кожна платформа вибирає те, що їй підходить. Як правило, гібридна модель використовується найчастіше саме тому, що вона поєднує два підходи для досягнення кращої оптимізації системи. Це дозволяє уникнути обмежень і проблем чистих систем рекомендацій. Наприклад, контентна система більше підходить для нових користувачів, тоді як спільний фільтр використовується, коли певна інформація про користувача вже відома.

Така комбінація алгоритмів надає більш точні та ефективні рекомендації, ніж один алгоритм, оскільки недоліки одного алгоритму можна подолати за допомогою іншого алгоритму.

Системи рекомендацій створюють індивідуальні варіанти та пропонують персоналізований досвід у сучасному світі. На даний момент 35% продажів Amazon генеруються за допомогою механізмів рекомендацій. Крім того, 75% того, що люди дивляться на Netflix, надходить від їхньої системи рекомендацій. Оскільки такі системи стають все більш популярними, вони повинні стати головним пріоритетом для компаній, які хочуть бути конкурентоспроможними та ефективними для своїх клієнтів. Використання систем рекомендацій є високоефективним способом збільшити ваші продажі та підвищити рівень задоволеності та лояльності клієнтів.

SillSoft уже має кілька рекомендаційних алгоритмів і структур для впровадження систем рекомендацій для вас. Однак потрібно розглянути наявні дані, щоб визначити, яка комбінація алгоритмів найкраща для вашого бізнесу. Ми також пропонуємо послуги програмування, оптимізації веб-сайтів і оптимізації Google SEO.

Ми будемо раді надати вам поради щодо цієї теми, зв’яжіться з нами.