|
Tavsiya qilish tizimlaridan foydalanishning maqsadi
|
| bet | 3/6 | | Sana | 08.02.2024 | | Hajmi | 4,42 Mb. | | #153176 |
Tavsiya qilish tizimlaridan foydalanishning maqsadi
Tavsiya qilish tizimlaridan foydalanishning maqsadi iloji boricha ko'proq auditoriyani jalb qilish va ushlab turish, bu esa o’z navbatida sotishni rag’batlantiradi. Tavsiyani shakllantirish uchun tizim turli xil ma'lumotlarni tahlil qiladi – iste'molchining ijtimoiy tarmoqdagi profilidagi shaxsiy ma'lumotlaridan, qilingan va qilinmagan xaridlardan tortib, uning so'rovlariga qadar qidiruv tizimlarida. Natijada, foydalanuvchi uchun qiziqarli bo'lishi mumkin bo'lgan takliflar ekranda ko'rsatiladi.
Tavsiyalar turli sohalarda qo'llaniladi: onlayn-do'konlarda "ular ushbu mahsulot bilan sotib olishadi" yoki "sizga yoqishi mumkin"bo'limlarida mahsulotlarni tanlash taklif etiladi. Tavsiya algoritmlari yordamida ommaviy axborot vositalari foydalanuvchiga qiziqarli materiallarni ko'rsatish imkoniyatiga ega va ijtimoiy tarmoqlar do'stlarga ma'lum odamlarni qo'shishni taklif qiladi.
Tavsiyalar tizimi qanday ishlaydi
Tavsiya tizimi algoritmini ko‘rib chiqamiz:
1. Avvalo foydalanuvchilar to‘g‘risidagi ma’lumotlar, shu jumladan, oldingi xaridlar, baholashlar, ko‘rib chiqish, shuningdek, tashrif buyurgan sahifalar va ijtimoiy aloqalar to‘g‘risidagi ma’lumotlar yig‘iladi. Shundan so‘ng yig‘ilgan ma’lumotlar asosida foydalanuvchilar profili yaratiladi, ularda ularning istaklari va manfaatlari aks etadi.
2. Shundan so‘ng maxsus ishlab chiqilgan algoritm bo‘yicha tavsiya tizimi iste’molchilar va ob’ektlar o‘rtasidagi o‘xshashlikni baholaydi. Bunda foydalanuvchi profillarining o‘xshashligi va elementlar o‘rtasidagi o‘xshashliklar tahlil qilinadi. Masalan, A foydalanuvchisi va B foydalanuvchisi o‘xshash afzalliklarga ega bo‘lsa, A foydalanuvchiga ham B foydalanuvchiga ma’qul keladigan narsalar mos kelishi mumkin.
3. Keyingi qadamda tavsiya tizimlari ulkan hajmdagi kontentni filtratsiyadan o’tkazishni qo‘llab-quvvatlaydi va belgilangan foydalanuvchi uchun qanday elementlar eng mos ekanini belgilaydi. Janr, vaqt, joylar bo‘yicha filterlar ishga tushirilishi mumkin.
4. Shuningdek, algoritmlar tavsiyalarni yanada yaxshilash, modelni yangilash ustida ishlash uchun foydalanuvchining taklif etilayotgan elementlarga qaratilgan reaktsiyasini hisobga oladi. Masalan, agar onlayn-kinoteatr tomoshabinlari taklif qilingan filmni ijobiy baholasa, kelajakda tavsiyalarni shakllantirishda algoritm buni hisobga oladi.
|
| |
