Система рекомендаций товаров на сайтах интернет-магазинов работает с помощью алгоритмов машинного обучения. thecode.media Они анализируют большие данные и находят в них закономерности, чтобы с высокой вероятностью предсказать, какие товары могут быть интересны пользователю. thecode.media
Некоторые данные, которые используются для рекомендаций:
Существуют разные типы рекомендательных систем, которые различаются по тому, что служит фильтром для прогноза: thecode.media
- Контентная фильтрация. retailrocket.ru Система строит рекомендации на основе характеристик товара и показывает похожие или сопутствующие товары. retailrocket.ru Например, если пользователь ищет чайник на 2 литра, то рекомендательная система покажет другие чайники на 2 литра. retailrocket.ru
- Коллаборативная фильтрация. retailrocket.ru Алгоритм рекомендует товары на основе поведения покупателей: какие товары в категории быстрее покупают, добавляют в избранное, смотрят чаще всего и так далее. retailrocket.ru Например, если вместе с плащом часто покупают зонт, то система может рекомендовать посетителю зонт. retailrocket.ru
- Фильтрация на основе знаний. thecode.media Система подбирает рекомендации по данным, которые объединены какой-то общей темой или интересами. thecode.media Например, если эту модель смартфона уже покупали вместе с чехлом, плёнкой на экран, наушниками и адаптером питания, то система предложит такое сочетание. thecode.media
- Гибридная система. thecode.media retailrocket.ru Совмещает в себе контентную и коллаборативную фильтрацию, а также регрессивную модель. retailrocket.ru
Рекомендации обычно отображаются на странице сайта или приложения в отдельном блоке. workspace.ru Иногда для рекомендаций также используются рассылки по электронной почте. workspace.ru