推荐系统的特征

[mimakte]

因此，这里不存在通用的解决办法。系统的功能和效率取决于开发人员的技能和他们面临的任务。如果我们回想一下同样的 Netflix，它使用的推荐系统由 27 种不同的算法组成。

最常见的是使用几种组合方法：

分别使用协作算法和内容算法，然后合并数据。

将单独的内容规则实现到协作算法中。

在内容方法中实现单独的协作元素。

创建一个新算法，该算法平等使用上面提到的两个元素。

通常，所描述的方法构成了基础，根据 银行数据 任务和活动领域引入其他元素。与基于知识的算法类似，混合方法的主要缺点是实际实施的复杂性。


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推荐系统的特征
推荐系统的关键功能是告知用户当前他或她可能感兴趣的产品。客户获得有价值的信息，而服务方通过提供优质服务赚钱。此外，服务不仅仅意味着产品的直接销售。服务收入可能以佣金形式出现，以及提高客户忠诚度，这将有助于留住消费者并鼓励他们再次使用该资源。

业务结构还决定了分配给推荐系统的功能。例如，对于 TripAdvisor 来说，它们是商业模式的核心，而在典型的在线商店中，它们有助于改善用户内容并使目录更易于搜索。过去十年来，在线营销的个性化已经成为一种明显的趋势。麦肯锡计算得出，亚马逊高达 35% 的利润来自于向用户推荐的产品和服务。对于 Netflix 来说，这个数字更加令人印象深刻——85%。借助推荐系统解决的最重要的任务是实现最大的客户满意度。

推荐系统的特征

让我们详细讨论一下推荐系统固有的主要特征：

推薦对象。这些是所提供的商品、服务和材料。一般来说，任何能够吸引用户注意力的内容都是如此。对于 Wildberries 和 Yandex.Market 来说，这些是商品；对于 Spotify 来说，这些是音频内容；对于 YouTube 来说，这些是通过算法选择的视频；对于 TASS、Interfax 等资源来说，这些是新闻和文章。我们可以无限地继续这样做。

推荐的任务。为用户提供相关内容：购买、收集信息、传达某些信息等。

建议的背景。导致消费者收到推荐的行为，例如观看电影、阅读新闻、研究产品或服务的描述等。

推荐来源。数据来源的主体。这可以是一个社区、其他用户（例如，该机构在 TripAdvisor 上的评级是根据他们的评论形成的）。

个性化程度。该算法可以为特定地点、属于特定年龄组或性别的所有用户生成相同的推荐，但不考虑客户数据。更复杂的系统已经根据消费者的信息提出建议：他们的浏览和购买历史、他们最喜欢的内容——任何直接或间接地允许他们判断他们的偏好和需求的数据。

透明度。如果用户理解了这些建议是如何编制的，他会更加信任这些建议。这避免了遇到仅仅因为产品价格较高（即对卖家更有利可图）而显示的系统。

完善的推荐方案应该能够检测出欺诈的迹象（人为的评级膨胀、定制评论等）。有时操纵是无意的。如果某个系列电影有新的部分上映，那么在头几周内，观众都是粉丝，他们的客观性较低，因此评分可能比几个月后的评分高得多。

推薦格式。放置提案的工作区区域。这可以是产品信息流、弹出窗口、自动编译的推荐收听的播放列表等。