推荐系统——它们是什么以及它们如何工作

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推荐系统是帮助用户发现相关产品和服务的算法。这些系统是全球许多在线企业的核心组件，例如亚马逊、谷歌和Netflix。这些系统考虑用户信息/数据，并用它来识别甚至预测用户兴趣。为此，这些系统依赖于浏览历史记录、偏好、评论和产品交互等数据。 推荐系统由深度学习提供支持，深度学习是机器学习的一个分支，试图模仿人类行为。它使用机器学习算法、预测建模、统计和概率。系统建立连接并使用这些连接来理解和预测用户想要什么。 深度学习是理解用户与产品关系的非常有效的工具。这是早期推荐系统的一个进步，早期的推荐系统使用聚类和分类技术来创建假设。您还可以结合神经网络来生成更好的假设。

尽管公司出于不同的意图使用复杂的推荐系统，但所有推荐系统的基本目的都是通过定制产品来提升用户体验、提高销售并提高客户忠诚度。 我们每天使用的推荐系统 近年来，推荐系统不断发展并带来了令人惊叹的 UI 和前 巴西手机号码数据 端功能。因此，许多公司和平台都采用推荐系统来服务客户。除了增加公司的整体收入外，他们还改善了客户体验。 人们每天都会看到推荐系统并与之互动，甚至没有意识到。这些系统改善了整体用户体验，并允许用户发现他们可能需要但错过的产品和服务。 著名的推荐算法的例子有： 产品：许多产品使用推荐系统为其用户提供量身定制的结果。该搜索公司收集浏览历史记录、搜索设置、点击和用户元数据等数据，以提供定制体验。



例如，根据用户的观看历史记录、订阅和个人资料等标准向其提供视频推荐。 Spotify -音乐流媒体平台使用人工智能驱动的推荐引擎来过滤可用内容，并根据兴趣、收听历史记录和搜索历史推荐歌曲、专辑、播客和其他内容。 亚马逊 -亚马逊使用推荐系统向客户推荐优惠和产品。该公司使用深度可扩展稀疏张量网络引擎（DSSTNE）和深度学习算法来推荐“经常一起购买”的商品。 他们还与谷歌和作推广他们的产品，这意味着用户在浏览时还可以在这些网站上获得亚马逊的建议。这些被称为定向广告，是亚马逊营销策略的重要组成部分。 们遵循一系列步骤，其中包括以下内容 数据收集 公司收集不同类型的数据，例如显性数据和隐性数据。