Системы искусственного интеллекта (ИИ) влияют на формирование персональных рекомендаций, анализируя поведение и предпочтения пользователей. retailrocket.ru vc.ru
Некоторые способы влияния ИИ на персональные рекомендации:
- Сбор данных и профилирование пользователей. letaibe.media Системы собирают информацию о предыдущих покупках, оценках, просмотрах, посещённых страницах и социальных связях. letaibe.media На основе этих данных создаются профили пользователей, которые отражают их интересы и предпочтения. letaibe.media
- Оценка и сходство. letaibe.media Алгоритмы оценивают сходство между пользователями и объектами. letaibe.media Например, если у пользователей похожие предпочтения, то элемент, который понравился одному, скорее всего, понравится и другому. letaibe.media
- Фильтрация контента. letaibe.media Системы применяют фильтры к огромным объёмам контента, чтобы определить, какие элементы могут быть наиболее релевантными для конкретного пользователя. letaibe.media Это может быть фильтрация по жанру, времени, местоположению и другим параметрам. letaibe.media
- Обратная связь и обновление модели. letaibe.media Алгоритмы анализируют реакцию пользователя на предлагаемые элементы и используют эту информацию для обновления модели. letaibe.media Например, если пользователь положительно оценил предложенный фильм, алгоритм учитывает эту информацию при формировании будущих рекомендаций. letaibe.media
Рекомендательные системы на базе ИИ помогают находить интересные и релевантные товары, книги, фильмы, музыку, статьи и многое другое. letaibe.media