Tämä koskee kaikkea: vakavasta asioista, jotka voivat muuttaa elämäsi, tavalliseen viihteeseen. Mikä tahansa TV-sarja voi viedä useita viikkoja elämästäsi, ja jos sellaisia sarjoja on satoja tuhansia, mitä pitäisi tehdä? Puuttuaaksemme tähän ongelmaan aloimme luoda suositusgeneraattoreita, jotka antavat muutamia ehdotuksia mistä tahansa aiheesta.
Uusien elokuvien katselukerroista suosikkitaiteilijoiden uusien kappaleiden kuuntelukerrat edelliseltä tunnilta avaruusturismin kannattavuuteen, joka yleistyy päivä päivältä. Algoritmimme voivat analysoida julkisia tietoja ja luoda ehdotuksia mieltymystesi mukaan. Suositusjärjestelmät voidaan määrittää erilaisiin tarkoituksiin: verkkokaupan tuotesuosituksista elokuva- tai musiikkiehdotuksiin.
Tämä varmistaa, että suosituksista tulee entistä tarkempia samalla kun niitä käytetään yhä enemmän.
Suositusgeneraattorien algoritmit voivat toimia eri periaatteiden perusteella. Tarkastellaanpa muutamaa suosituimmista:
Tämä menetelmä perustuu samanlaisten käyttäjien kuin sinä tekemien toimien ja mieltymysten analysoimiseen. Esimerkiksi, jos kaksi käyttäjää ostaa samanlaisia tuotteita, järjestelmä voi suositella kummallekin käyttäjälle yhtä tuotetta.
Tässä tapauksessa suositukset perustuvat sisältöanalyysiin. Esimerkiksi verkkokaupoille nämä voivat olla tuotteita, jotka ovat samanlaisia kuin niitä, joita käyttäjä on jo katsonut tai ostanut.
Nämä järjestelmät yhdistävät molemmat yllä mainitut lähestymistavat ja antavat täsmällisempiä suosituksia.
Tällaiset generaattorit tekevät suosituksista henkilökohtaisia ja kuhunkin käyttäjään liittyviä, mikä parantaa käyttökokemusta verkkosivustolla tai sovelluksessa. Halusitpa sitten parantaa myyntiä verkkokaupassa, tarjota käyttäjille kiinnostavampaa sisältöä tai tehostaa alustasi käyttökokemusta, verkkosuosisteltageneraattorit auttavat saavuttamaan nämä tavoitteet.