什么是内容推荐系统?
推荐引擎是ML的子集,用于为产品、服务或内容提出建议。它们是强大的营销工具,可以增强您的体验。亚马逊在1998年推出了首批基于内容的电子商务过滤系统之一，并被用来根据你以前的购买情况推荐书籍.
基于内容的推荐系统检查您的操作并确定生成建议的模式。内容推荐引擎将分析您以前的购买、订婚时间、使用的关键字或搜索词、评论、单击和”喜欢”,以使您的用户配置文件与特定内容或产品相匹配.
内容推荐系统的优势：
- 它们提供针对每个用户量身定制的高度个性化的建议。这可以带来更好的用户体验、更高的转换率,从而提高销售量.
- 超人性化可以通过提供相关的建议来减少客户损失,从而使客户保持兴趣并获得更多回报.
- 由于推荐系统是随着时间的推移而学习的，随着收集到更多的数据，它们可以通过提出建议而继续发展和改进.
- 基于内容的过滤系统允许”冷启动”（也称为有限数据). 它们要求您的活动开始提出相关建议,因此它们适用于没有大量数据可供使用的公司.
- 基于内容的过滤对用户来说更加透明，并且很明显他们看到推荐的原因（例如，他们搜索了派克夹克，现在看到了类似的产品推荐). 这使得用户更有可能点击建议，因为它与他们相关.
我们的自定义内容推荐系统消除了手动任务的需要,这些任务通过自动化数据收集、存储和分析来耗尽您的资源.
内容推荐引擎的工作方式
我们已经讨论了基于内容的建议的工作方式,但在表面之下还有更多的建议。事实上，在对推荐系统进行编程时，涉及到四个具体步骤：
1. 收集数据
对于任何推荐引擎,数据始终是起点。AI需要显式和隐式地向您收集数据，以便向算法提供它需要的信息来生成建议。隐式数据是从您的行为中收集的,例如人口统计、购物记录、阅读博客、添加到购物车和添加到列表中的时间。明确的数据是从你的帖子收集，因为我喜欢和厌恶，评论和评级或评论.
将根据人口、心理和行为数据创建用户简介。下一步是为每个对象（即产品或内容）分配属性,以便ML模型能够将用户配置文件与共享相似属性的产品或内容相匹配.
2. 数据储存
3. 数据分析
第三步是配置系统分析数据。有三种数据分析模型可供选择：
- 数据可以分批定期分析。例如,您可能要分析每天将哪些产品添加到购物车中.
- 如果24小时分析的响应时间不够快,则可以选择几乎实时的分析,每隔几秒钟或几分钟处理一次数据. 如果要在单个浏览会话中收集用户数据,这将非常有用.
- 最后,实时分析允许您在数据输入时对其进行分析,从而提供实时建议.
您选择的数据分析模型类型取决于您希望系统根据处理后的数据提供建议的速度.
4. 推荐算法
最后，我们将选择合适的滤波器方法来训练机器学习模型，以提出正确的建议. 可以应用三种滤波器模型：
协同过滤是一种通过根据许多人与内容或产品的互动收集他们的喜好来预测您的兴趣的方法。这些互动可能是在购物车中添加产品、不喜欢在Netflix上播放节目或单击Facebook广告。例如,如果有几个个人资料与您相似的人在他们的愿望列表中添加了特定产品,推荐系统将开始推荐该产品. 协作过滤推荐系统主要有两种类型：基于模型和基于内存。
- 基于模型的方法使用特定的机器学习算法从培训数据中了解您与元素之间的关系。这种方法通常比基于内存的方法需要更多的计算资源，但可以生成更准确的建议.
- 基于内存的方法以用户友好的格式存储有关以前行为的信息. 然后将这些数据用于计算您与其他用户或文章之间的相似性,并根据这些相似性提出建议. 与基于模型的方法相比，这种方法通常需要更少的资源，但可能导致建议不那么精确.
基于内容的筛选是根据内容属性和首选项之间的相似性提出建议的一种方式。例如,在音乐方面,您可能会考虑特定的类型、艺术家、唱片公司和制作人,根据您最近听到的歌曲来建议您可能喜欢的歌曲或专辑。这种过滤方法不需要您以前的任何数据，因为它会在您收到传入信息时创建建议.
溷合过滤通过结合协作过滤和基于内容的过滤提出建议。如今,大多数公司都使用这种方法,就好像它是单独使用一样,每种方法都有其缺点,但是当您将它们结合起来时,这些挑战就会消失。通过结合基于内容的建议和协作筛选,您可以利用每种方法的优势来提供非常准确的建议,即使对于新产品和内容也是如此.
为何选择因陀罗？
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尝试分配手动归因是一项不可能完成的任务,尤其是在广泛的产品、服务和内容目录中. 我们的定制推荐系统通过自动化数据收集、存储和分析,消除了对资源密集型手动任务的需求.