I det moderne internettet, som er fylt opp med enormt mye informasjon, blir innholdsfiltrering svært relevant. Dette gjelder alt mulig: fra alvorlige saker som kan endre livet ditt, til ordinær underholdning. En TV-serie kan ta flere uker av livet ditt, og hvis det finnes hundretusenvis av slike serier, hva skal du da gjøre med det? Vi begynte å lage anbefalingsproduksjoner for å ta tak i dette problemet. De gir deg noen få forslag innenfor alle emner.
For å øke inntekten sin i dag forsøker folk å analysere alle sider ved livene våre, fra antall visninger av en ny film eller en ny låt fra favorittmusikeren din i den siste timen, til lønnsomheten til romturisme som blir stadig mer populært. Våre algoritmer kan analysere dataene basert på offentlige data, og generere anbefalinger etter preferansene dine. Anbefalingssystemer kan konfigureres til ulike formål: fra produktanbefalinger i en nettbutikk til film- og musikkforslag.
For de ordentlige teknonerdene blant dere (og for dem som noen gang har vært nysgjerrige) bruker mange av disse generatorene faktisk en kombinasjon av begge systemene. Slik sørger de for at anbefalingene blir mer nøyaktige jo mer du bruker dem.
Algoritmene til anbefalingsproduksjoner kan fungere basert på forskjellige prinsipper. La oss ta for oss noen av de mest populære:
Denne metoden baserer seg på å analysere handlinger og preferanser fra andre brukere som ligner deg. Hvis to brukere f.eks. kjøper like produkter, kan systemet anbefale det ene produktet til den andre brukeren.
I dette tilfellet lages anbefalingene ut fra innholdsanalyse. For nettbutikker kan dette f.eks. være produkter som ligner på de som allerede er sett på eller kjøpt.
Disse systemene kombinerer de to nevnte tilnærmingene for å gi mer nøyaktige anbefalinger.
Med hjelp av slike genererende systemer blir anbefalingene personlige og relevante for hver enkelt bruker, noe som forbedrer samspillet med nettsiden eller appen. Enten du ønsker å øke salget i en nettbutikk, tilby brukere mer interessant innhold eller forbedre samspillet med plattformen din, hjelper nettbaserte anbefalingsproduksjoner deg med å oppnå disse målene.