Система за препоръки за управление – Pars Manager


Системата Recommender е алгоритъм, базиран на изкуствен интелект, чиято цел е да препоръчва любимите артикули на потребителя. Предлагането на любим филм, продукт за покупка или песен за слушане е едно от проявленията на тази система.

От организационна гледна точка системата за препоръчване помага на мениджърите да изберат най-добрия вариант и да вземат решения. От гледна точка на електронната търговия, технологичният напредък в днешната епоха помага на собствениците на фирми и интернет сайтове да се възползват от системата за препоръки.

В сайт като Parsmodir системите за препоръчване дават подходящи предложения на потребители или клиенти въз основа на предварително определени алгоритми, потребителски интереси и история на търсенията. Тези оферти със сигурност играят важна роля за увеличаване на взаимодействието на потребителите с уебсайта и дори за увеличаване на продажбите. Като се има предвид нарастващата важност на темата и нейната новост, в тази статия се прави опит да се въведе и концептуализира препоръчителната система от гледна точка на организацията и управлението.

Дефиниция и понятие за препоръчителна система

Системите за препоръчване са едни от най-широко използваните персонализирани технологии в областта на информационните технологии. Тези системи, от една страна, предизвикват удовлетворение на клиентите и, от друга страна, повишават рентабилността. Системата за препоръчване е основно да предложи най-добрата опция на потребителя в процеса на търсене или избор, така че този процес да може да бъде персонализиран.

Всяка система, която предоставя персонализирани предложения като своя продукция или има ефект на насочване на потребителя към персонализирано решение за интересни или полезни елементи в голямото пространство, налично за всички възможни решения, е препоръчителна система.

Концепцията на препоръчителната система е много проста и за да я обясните, е по-добре да започнете с пример. Трябва да сте посетили много уебсайтове на магазини досега. Влизайки в уебсайта, вие ще търсите желания от вас продукт и можете да посетите различни уеб страници на уебсайта за това.

Ако уебсайтът на желания магазин използва технологията на препоръчителните системи, след разглеждане на няколко уеб страници ще попаднете на предложения, свързани с вашето търсене. Може би искате да закупите бели слушалки, които също имат безжична функция. С добра препоръчителна система ще попаднете на оферти, които са свързани с един и същ продукт и дори може да получите продукти с желания цвят.

Система за препоръчване в електронната търговия

Уебсайтовете за онлайн продажби и B2C интернет системите използват препоръчителната система за подобряване на комуникацията с клиентите. Водещи компании за продажби като Amazon използват тези системи на своя сайт. Тези системи значително увеличават продажбите, като привличат клиенти и им предлагат правилната оферта. Предоставяйки практични оферти, можете да увеличите намерението за покупка на клиентите. В този контекст системата за препоръчване трябва да е насочена към следните характеристики:

  • Коректност на офертата
  • Разнообразие от оферти
  • Новостта на офертата

Функции за предложения в препоръчителната система Parsmodir

Ако системата може да предостави най-добрата оферта според предишното поведение на потребителя, шансът за успех в продажбата ще се увеличи. В онлайн магазин продуктите могат да се предлагат на потребителите въз основа на алгоритмите на препоръчителната система и въз основа на целите, със следните изречения:

  • Най-продаваните продукти на сайта
  • Свързан с текущо избрания елемент
  • Оферта въз основа на историята на покупките

Най-използваната препоръчителна система е в уебсайтовете на магазини, библиотеки и системи за управление на връзките с клиенти. Особено когато има толкова много възможности за избор. С правилното използване на тази технология със сигурност можете да видите нейните резултати в увеличаване на продажбите и увеличаване на процента на посещения на уебсайтове и продукти.

Освен в уебсайтове на магазини, препоръчителните системи могат да се използват оптимално и в образователни уебсайтове. В този тип уебсайтове потребителите са много заинтересовани да четат подобно съдържание. Използването на системи за препоръчване на съдържание играе важна роля в растежа на класирането на уебсайта. В базата данни Parsmodir се полагат усилия за предоставяне на правилни, разнообразни и свежи предложения на изследователите.

Изкуствен интелект и препоръчителна система

Изкуственият интелект е основната част от историята за внедряване на алгоритми за препоръчителна система. Днес, гледайки заобикалящата среда, виждаме много приложения на изкуствения интелект и тази технология напредва всеки ден; Всъщност изкуственият интелект е обширна научна област, на която машинното обучение е подотрасъл.

В машинното обучение можете да използвате модели, които имат сила за учене, и в този процес можете да използвате най-добре входните данни, за да научите моделите. С успеха на процеса на обучение ще имаме обучени модели, които могат да се използват за получаване на желаните резултати.

Използването на модел на машинно обучение за създаване на препоръчителна система е едно от най-добрите приложения на изкуствения интелект. В този модел можете да прилагате входове и да преминавате през процеса на обучение. В тази система нашият вход може да бъде тип търсене на потребител, име на продукт, тегло на продукта, цвят и всякакви други критерии. След изучаване на модела на препоръчителната система въз основа на зададените критерии, нашите бъдещи резултати, които са предложения, ще имат най-близки характеристики до интересите на потребителя.

Видове препоръчителна система

Като цяло видовете препоръчителни системи са разделени на две части, които ще бъдат обяснени по-долу. Всъщност трябва да използваме тези модели въз основа на различни условия и желания тип изход и вход. Разбира се, има повече модели и алгоритми, които се различават по критерии и резултати.

Системи за препоръчване, базирани на съдържание
Преглеждайки различни продукти на уебсайт на книжарница, виждате неин профил. В този профил е посочена информацията, свързана с желания продукт и неговото съдържание. При метода, базиран на съдържание, ние използваме този продуктов профил и използваме това съдържание като филтър.

Интерактивни или съвместни препоръчителни системи
Интерактивната система за препоръчване предоставя желаните предложения за потребители с подобни вкусове въз основа на интересите на потребителя. При този метод, който е един от най-добрите методи в надеждни уебсайтове и услуги, филтрирането на продукти се извършва интерактивно въз основа на типа потребителско търсене.

В този тип система има два метода, които се наричат ​​потребител-потребител или стока-стока. Ако използвате онлайн магазини, сте видели, че ви се показват продукти със заглавие „Други потребители също са посетили тези продукти“. Този метод се нарича потребител-потребител. При този метод нашите критерии за избор са други потребители, които имат подобни вкусове на текущия потребител.

Алгоритъм за препоръчване на системата

Системата за препоръчване се опитва да предскаже възможния резултат или оценка, която потребителят може да даде на писалката. Всъщност препоръчителят се опитва да предвиди предпочитанията на потребителя от набор от елементи. Системите за препоръчване са системи за машинно обучение, които помагат на потребителите да открият нови продукти и услуги.

Процесът на препоръчителната система Parsmadir

Има много причини да използвате препоръчител на уебсайт. Ако обърнем внимание, потребителите винаги се интересуват да видят подобни продукти в същата категория и да ги сравнят. Това важи и за уебсайтове за споделяне на видео и видео съдържание. Интелигентната препоръчителна система е подклас на “система за филтриране на информация”.

Системата за препоръчване предлага продукти, услуги, съдържание или други елементи на потребителя въз основа на неговите интереси. Тази система автоматично ще предложи елементи на потребителя, които потребителят може да хареса. Системите за препоръки вече са много разпространени и много хора ги използват. Без да знаят какво им помага да намерят желания продукт, услуга и съдържание по-бързо, е система за препоръчване.

Като се има предвид, че потребителите може да не са в състояние да видят всички продукти или съдържание на уебсайт, системата за препоръчване играе важна роля, като им помага да имат по-добро изживяване, като същевременно предоставя съдържание, от което потребителят може да се интересува. Самият процес на откриване никога няма да достигне тях.

Инструменти за внедряване на системата Recommender

Някои от най-важните инструменти за внедряване на препоръчителни системи са:

Инструмент за препоръчителна система LensKit
Този инструмент е с отворен код и се използва за създаване, изследване и разработване на препоръчителни системи. Този инструмент е предоставен за езика за програмиране Python и е съвместим с известните библиотеки на този език като Scikit и TensorFlow.

Системен инструмент за препоръчване на Crab
Този инструмент беше предоставен и за езика за програмиране Python и ще работи най-добре с мощните библиотеки на този език. Има възможност за страхотна конфигурация и създаване на множество персонализации в този инструмент.

Инструмент за препоръчителна система TensorRec
Този инструмент е създаден специално за използването на библиотеката TensorFlow Python и предоставя възможност за голяма персонализация и използване на алгоритми при пълна скорост. В този инструмент ще имаме три типа входни данни, които включват характеристики на потребителя, характеристики на продукта и взаимодействие с потребителя. Този инструмент оптимално използва данните, за да се учи и да предоставя най-добрите резултати.

Инструмент за препоръчителна система на Raccoon Engine
Този инструмент работи на базата на интерактивна препоръчителна система и е известен като NPM модул. Използването на този инструмент изисква Node.js и Redis и може да се използва за различни фирми и онлайн магазини, тъй като е разработен като отворен код.

EasyRec препоръчителен системен инструмент
Този инструмент е разработен на базата на езика Java и е достъпен за потребителите като отворен код. Уеб услугата RESTful е използвана в този инструмент и тази препоръчителна система може да се използва вградена в уеб приложения.

Обобщение и заключение

Персонализираните оферти са важна част от много уебсайтове за електронна търговия като Amazon, Netflix и Pandora. Увеличаването на богатството на потребителското изживяване и многобройните и разнообразни практически приложения на препоръчителните системи вдъхнови изследователите да разширят обхвата си на работа към нови и предизвикателни области.

Всъщност, с любимите търсения на потребителя и предсказващи алгоритми, системата за препоръчване се обучава от нулата. След правилното разбиране на вашите интереси и нужди, той ще даде подходящи предложения. Разбира се, въпросът не е толкова прост и проектирането на мощен модел на препоръчителни системи изисква много прецизност и отнема време. Докъде мислите, че препоръчителните системи могат да проникнат в живота ни? Ще дойде ли ден, когато такава система ще замени хората и ще ни предостави всички предложения, от които се нуждаем?

С признателност от Sajjad Sattari и Elham Hesarki


5
2
гласове

Оценяване на статията

Система за препоръки за управление – Pars Manager

دیدگاهتان را بنویسید

Scroll to top