Suure infohulgaga tänapäeva internetis on sisu filtreerimine väga oluline küsimus. See puudutab kõike alates elumuutvatest küsimustest kuni tavalise meelelahutuseni. Ükskõik milline telesari võib võtta mitu nädalat teie elust ja kui selliseid sarju on sadu tuhandeid, mida siis teha? Sellele küsimusele lahenduse leidmiseks hakkasime looma soovituste genereerijaid, mis annavad teile mitmeid ettepanekuid suvalises valdkonnas.
Tänapäeval üritavad inimesed oma sissetulekute suurendamiseks analüüsida kõiki meie elu aspekte, alates uue filmi vaatamiste arvust või lemmik muusiku uue loo tundide kaupa kuulamisest kuni iga päev populaarsemaks muutuva kosmoseturismi kasumlikkuseni. Avalike andmete põhjal saavad algoritmid analüüsida andmeid ja koostada soovitusi vastavalt teie eelistustele. Soovitussüsteeme saab seadistada erinevatel eesmärkidel: toote soovitustest veebipoes kuni filmi- või muusikasoovitusteni.
Soovituste genereerijate algoritmid saavad töötada erinevatel põhimõtetel. Allpool on kirjeldatud kõige populaarsemad meetodid:
See meetod põhineb kasutajate tegude ja eelistuste analüüsimisel, kes on teie sarnased. Näiteks kui kaks kasutajat ostavad sarnaseid tooteid, saab süsteem ühele kasutajale soovitada ühte toodet, mida teine on ostnud.
Sel juhul ehitatakse soovitusi sisu analüüsi põhjal. Näiteks veebipoodide jaoks võivad need olla tooted, mis on sarnased nendega, mida on juba vaadatud või ostetud.
Need süsteemid ühendavad ühistöölise ja sisu põhjal filtreerimise, andes täpsemaid ja paremini personaliseeritud soovitusi.
Selliste genereerijate abil muutuvad soovitused isikupärastatud ja asjakohased igale kasutajale, parandades suhtlust veebisaidi või rakendusega. Ükskõik, kas soovite parandada müüki veebipoes, pakkuda kasutajatele huvitavamat sisu või täiustada suhtlust oma platvormiga, aitavad veebipõhised soovituste genereerijad teil neid eesmärke saavutada.