Реклама ООО Таймвэб
Реклама ООО Таймвэб
Реклама ООО Таймвэб

Что такое рекомендательные системы и как работают алгоритмы рекомендаций

1 комментарий
Что такое рекомендательные системы и как работают алгоритмы рекомендаций
Реклама. ООО «ТаймВэб». erid: LjN8KTqWC

В интернет-магазинах, видео- и музыкальных сервисах, социальных сетях широко применяются программные инструменты, которые анализируют предпочтения пользователей и пытаются предсказать, что их может заинтересовать. В этом материале разбираемся, что такое рекомендательные системы и как они работают.

Что представляют собой рекомендательные системы

Технически рекомендательная система – это комплекс алгоритмов, программ или сервисов, который предназначен для предоставления рекомендаций интересных потребителям продуктов, товаров либо услуг.

Системы рекомендаций проводят анализ предпочтений посетителей сайта и стараются предсказать, что может понравиться им в будущем. Их алгоритмы часто строятся на основе машинного обучения: искусственный интеллект учится на выборе пользователей и предлагает им все новые возможности взаимодействия.

Пример рекомендаций на маркетплейсе

Пример рекомендаций на маркетплейсе

Целью использования рекомендательных систем является привлечение и удержание как можно более многочисленной аудитории и, следовательно, увеличение объемов продаж. Чтобы сформировать рекомендацию, система анализирует разнообразные данные – от личной информации о потребителе из его профиля в социальной сети, совершенных и несовершенных покупках до сделанных им запросов в поисковиках. В результате на экран выводятся именно те предложения, которые могут быть интересны пользователю.

Рекомендации применяются в различных сферах: в интернет-магазинах предлагается выбрать товары в разделах: «с этим товаром покупают» или «вам может понравиться». При помощи рекомендательных алгоритмов медиа имеют возможность показать интересные пользователю материалы, а соцсети предлагают добавить в друзья определенных людей.

Пример рекомендаций в соцсетях

Рекомендованный пост и возможные друзья в соцсети

Видео- и музыкальные стриминги также используют рекомендательные системы для сбора персонализированных плейлистов или рекомендаций фильмов для конкретного пользователя. Например, если вы посмотрели фильм в онлайн-кинотеатре, алгоритм будет подбирать новое кино для вас, опираясь на жанр, актеров, год выпуска, режиссера, а также на предпочтения других пользователей, которые тоже смотрели этот фильм.

Так выглядит рекомендации в онлайн-кинотеатре

Вариант рекомендаций в онлайн-кинотеатре

Комьюнити теперь в Телеграм
Подпишитесь и будьте в курсе последних IT-новостей
Подписаться

Как работает система рекомендаций

Рассмотрим алгоритм рекомендательной системы:

  1. Сначала происходит сбор данных о пользователях, включая информацию о предыдущих покупках, оценках, просмотрах, а также посещенных страницах и социальных контактах. Затем на основе собранных данных создаются профили пользователей, в которых отражаются их предпочтения и интересы.
  2. Затем рекомендательная система по специально разработанному алгоритму оценивает сходство между потребителями и объектами. При этом анализируется сходство профилей пользователей и сходства между элементами. К примеру, если пользователь A и пользователь Б имеют схожие предпочтения, то элемент, который нравится пользователю A, скорее всего, придется по вкусу и пользователю Б.
  3. На следующем шаге рекомендательные системы применяют фильтрацию к огромному объему контента и определяют, какие элементы являются наиболее релевантными для определенного пользователя. Могут быть задействованы фильтры по жанру, времени, местоположению или иным параметрам.
  4. Также алгоритмы учитывают реакцию пользователя на предлагаемые элементы, чтобы работать над улучшением рекомендаций, обновлением модели на основе этой информации. Например, если зритель онлайн-кинотеатра положительно оценил предложенный фильм, алгоритм учтет это при формировании рекомендаций в будущем.

Типы рекомендательных систем

Среди систем выдачи рекомендаций можно выделить четыре основных вида, которые отличаются наборами алгоритмов и имеют свои особенности принятия решений.

Фильтрация на основании контента

Модель, основанная на контенте, представляет собой самый простой и очевидный метод определения предпочтений и интересов пользователя. Суть контентно‑ориентированного подхода заключается в сопоставлении пользователей с теми товарами, услугами или контентом, которые им понравились или были приобретены ранее. Такие системы хорошо проявляют себя, к примеру, для рекомендаций фильмов. Если человек посмотрел боевик, сервис предложит ему еще несколько фильмов аналогичного жанра.

Вариант рекомендаций на видеохостинге

Рекомендации на видеохостинге

Однако этот метод не подходит при покупке бытовой техники, мебели, автомобиля и т.д. Если покупатель приобрел авто, нет никакого смысла предлагать ему еще десяток машин.

Коллаборативная фильтрация

Принцип работы метода коллаборативной фильтрации – генерирование рекомендаций на основе данных о других потребителях с похожими интересами.

Рекомендательная система, использующая такой подход, предлагает продукты как на основании оценок самого пользователя, так и основываясь на явных и неявных предпочтениях других покупателей. Например, если человек купил стиральную машину, алгоритм предложит товары, которые заинтересовали других покупателей стиралок, а не машину другого бренда.

Фильтрация, основанная на знаниях

Более сложным способом выдачи рекомендаций является фильтрация на основе знаний. Этот метод подразумевает сбор сведений о предпочтениях потенциального покупателя при помощи максимальной детализации его запросов. Такой вид рекомендательных систем используется, например, при продаже домов: чтобы система выбрала из каталога подходящий для покупателя вариант, необходимо собрать данные о желаемом количестве этажей, площади дома, материале стен и множестве другие параметров.

Гибридные рекомендательные системы

Комбинированные системы рекомендаций предусматривают использование различных комбинаций перечисленных выше методов фильтрации. Например, в интернет-магазинах одежды в рекомендациях потенциальному покупателю показывают и вещи, похожие на те, что он уже смотрел, и те, которые заказали пользователи с похожими предпочтениями. Таким образом, система применяет механизмы отбора на основе контента и коллаборативную фильтрацию одновременно.

Пример рекомендаций в интернет-магазине

Рекомендации в интернет-магазине

Универсального метода выдачи рекомендаций не существует, при этом гибридный подход позволяет получить наиболее точные рекомендации на основе имеющихся данных при затрате минимального количества времени.

Заключение

В завершение статьи поговорим о плюсах и минусах рекомендательных систем.

Для бизнеса системы рекомендаций приносят очевидную выгоду тем, что показывают пользователям именно то, что им интересно, что приводит к росту продаж товаров и услуг и увеличению прибыли. В онлайн-магазинах рекомендации работают на поднятие среднего чека и допродажи, а в медиа и онлайн-кинотеатрах – на вовлечение, поскольку посетителю не нужно искать, что бы еще посмотреть или прочитать, при этом он задерживается на сайте дольше.

Польза для посетителей заключается в более комфортных условиях использования сайта, помощи с выбором товара или контента. При наличии качественных рекомендаций пользователю не приходится тратить много времени, чтобы найти то, что он ищет.

К минусам рекомендательных систем можно отнести привыкание пользователей к подсказкам при выборе книг, фильмов и музыки, из-за чего у некоторых потребителей может пропасть стимул к изучению новых непривычных жанров, поскольку все, что им предлагается, их и так устраивает. Также из-за недостатка альтернативной информации умная лента новостей в соцсетях может повлиять на формирование мировоззрения пользователей, отразиться на их взглядах. Рекомендательная система отучает задумываться о своих желаниях, полагаясь вместо этого на алгоритм.

Системы рекомендаций полезны для любого бизнеса с большим выбором товаров, а также с историей взаимодействия пользователей с этими продуктами. Если в магазин приходит новый клиент, у которого пока нет истории заказов, алгоритм не будет знать, что ему показывать. Такая проблема решается накоплением истории, например, если в магазин поступила новая коллекция, с товарами из которой еще никто не взаимодействовал, можно создать виджет с этими продуктами, чтобы пользователи начали взаимодействовать с ними, при этом система рекомендаций получит историю и сможет выделить самые популярные товары.

Статьи, посвященные предпринимательству и менеджменту. Рассказываем простым языком о сложных вещах.

Комментарии

Анастасия +2
03 окт в 2023
Благодарю за статью! Очень полезно для начинающих предпринимателей.
С помощью соцсетей
У меня нет аккаунта Зарегистрироваться
С помощью соцсетей
У меня уже есть аккаунт Войти
Инструкции по восстановлению пароля высланы на Ваш адрес электронной почты.
Пожалуйста, укажите email вашего аккаунта
Ваш баланс 10 ТК
1 ТК = 1 ₽
О том, как заработать и потратить Таймкарму, читайте в этой статье
Чтобы потратить Таймкарму, зарегистрируйтесь на нашем сайте