Tavsiye Sistemi nedir?

Tavsiye Sistemi nedir?

 

Tavsiye sistemi, özellikle bir internet işletmeniz varsa ve web sitenizi her gün çok sayıda kullanıcı ziyaret ediyorsa, dünyadaki en iyi teknolojik gelişmelerden biridir. Öneri sistemleri, önceden belirlenmiş algoritmalara, kullanıcı ilgi alanlarına ve arama geçmişine dayalı olarak kullanıcılara veya müşterilere ilgili öneriler sunar; Bu teklifler, kullanıcıların web sitesiyle etkileşimini artırmada ve satışları artırmada kesinlikle önemli bir rol oynamaktadır.

 

 

Tavsiye sistemi kavramı nedir?

Tavsiye sistemi konsepti çok basittir; açıklamak için bir örnekle başlamak daha iyidir. Şimdiye kadar birçok mağaza web sitesini ziyaret etmiş olmalısınız. Siteye girerek istediğiniz ürünü arayacak ve bunun için farklı internet sayfalarını ziyaret edebileceksiniz.

İstenen mağazanın web sitesi tavsiye sistemleri teknolojisini kullanıyorsa, birkaç web sayfasını gezdikten sonra aramanızla ilgili önerilerle karşılaşacaksınız. Belki de kablosuz özelliği olan beyaz bir kulaklık satın almak istiyorsunuz. İyi bir tavsiye sistemi ile aynı ürünle ilgili teklifler gelir, hatta istediğiniz renkte ürün alabilirsiniz.

 

Aslında, favori aramalarınız ve önceden tanımlanmış algoritmalarla, öneri sistemi baştan eğitiliyor ve ilgi alanlarınızı ve ihtiyaçlarınızı doğru anladıktan sonra ilgili önerilerde bulunacak; Tabii ki mesele bu kadar basit değil ve güçlü bir öneri sistemi modeli tasarlamak çok fazla hassasiyet gerektiriyor ve zaman alan bir iş.

 

 

Tavsiye sistemi veya tavsiye sistemleri ne işe yarar?

Tavsiye sistemleri olarak da bilinen tavsiye sistemlerinin uygulama alanı çok geniştir. Bu sistemleri kullanmak için en iyi yerlerden biri de benzer birçok ürünün bulunduğu mağaza web siteleridir. Bu sitelerde müşteri deneyimini geliştirmek ve satışları artırmak için önemli olan Tavsiye Sistemlerinden en iyi şekilde yararlanabilirsiniz.

Elbette bu tür sistemler farklı ürünlerle web sitelerinde kullanılabilir ve kütüphaneler de bu tür sistemlerin uygulamalarının bir parçasıdır. Bunlar arasında yine kullanıcılar arasında oldukça popüler olan video paylaşım siteleri, uygulamalar ve hatta müzik paylaşım sitelerinden bahsedebiliriz. YouTube gibi popüler video paylaşım servislerine giriş yaparsanız ve birkaç dakika göz attıktan sonra, makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojisi ile donatılmış güçlü bir tavsiye sisteminin rolünü göreceksiniz.

 

 

Tavsiye sistemlerinin yapay zeka ile bağlantısı

Yapay zeka, öneri sistemi algoritmalarının uygulanmasına yönelik hikayenin ana parçasıdır. Çevremize baktığımızda yapay zekanın birçok uygulamasını görüyoruz ve bu teknoloji her geçen gün ilerliyor; Aslında Yapay Zeka, makine öğreniminin bir alt dalı olduğu geniş bir bilim alanıdır.

Makine öğreniminde öğrenme gücü olan modelleri kullanabilir ve bu süreçte modelleri öğrenmek için girdi verilerini kullanabilirsiniz. Öğrenme sürecinin başarısı ile istenilen çıktıları elde etmek için kullanılabilecek eğitilmiş modellerimiz olacaktır.

Bir tavsiye sistemi oluşturmak için bir makine öğrenimi modeli kullanmak, yapay zekanın en iyi uygulamalarından biridir. Bu modelde, girdileri uygulayabilir ve öğrenme sürecinden geçebilirsiniz. Bu sistemde girdilerimiz, kullanıcının arama türü, ürün adı, ürün ağırlığı, rengi ve diğer herhangi bir kriter olabilir; Belirlenen kriterlere dayalı tavsiye sistemi modelini öğrendikten sonra, öneriler olan gelecekteki çıktılarımız, kullanıcının ilgi alanlarına en yakın özelliklere sahip olacaktır.

 

 

Makine öğreniminin tavsiye sistemi geliştirmede bir rolü var mı?

Makine öğrenimi, büyük ve toplanan verilerin işlenmesinde temel bir rol oynayan yapay zeka biliminin bir dalıdır. Veriler hakkında konuştuğumuzda, çevrimiçi mağazalar gibi büyük işletmelerin sahipleri ana kitledir; Kullanıcı deneyimi sürecinde, işi geliştirmek için kolayca kullanılabilecek birçok veri vardır.

Ancak asıl sorunumuz, çok sayıda veri ve devasa hacmidir. Bu arada makine öğrenimi fikrini uygulamak ve öğrenilebilen ve istenen çıktıyı sağlayabilecek modeller tasarlamak en iyi çözümümüz olacak; Makine öğrenimi, güçlü algoritmalar tasarlamaya, girdileri uygulamaya ve böylece kararlar almaya ve çıktılar sağlamaya dayanır.

Bu sürecin çok büyük bir hızı var ve modeller bizim ihtiyaçlarımıza göre doğru bir şekilde tasarlanırsa kesinlikle ideale çok yakın çıktılar elde edeceğiz; Çevredeki dünyada makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamasının pratik örneklerine daha fazla dikkat etmek daha iyidir:

 

 

Google sürücüsüz arabalar
Metinlerin yazılması ve otomatik düzeltilmesi
Google arama sonuçları algoritması
Amazon web sitesinde ürün sunun
Öneri sistemi türleri

 

Genel olarak, tavsiye sistemi türleri aşağıda açıklanacak olan üç bölüme ayrılmıştır. Bu modelleri farklı koşullara ve istenen çıktı ve girdi tipine göre kullanmalıyız; Elbette, bazı modeller ve algoritmalar, kriterler ve çıktılar açısından farklılık gösterir.

 

 

İçerik tabanlı öneri sistemleri

Bir kitapçı web sitesinde farklı ürünlere göz atarak bir profil görürsünüz. Bu profil, istenilen ürün ve içeriği ile ilgili bilgileri belirtir. İçerik bazlı yöntemde bu ürün profilini kullanırız ve bu içeriği filtre olarak kullanırız.

 

 

Bir kullanıcı bir kitabı ziyaret ettiyse ve onu satın almakla ilgileniyorsa, aynı şeyin benzer kitaplar için de geçerli olması muhtemeldir; Bu nedenle, içerikleri filtreleyerek ve ürünleri benzer özelliklere göre gruplandırarak kullanıcıya sunmak için iyi sonuçlar elde edilebilir.

 

 

Etkileşimli veya işbirlikçi öneri sistemleri

Etkileşimli öneri sistemi, kullanıcının ilgi alanlarına göre benzer zevklere sahip kullanıcılar için istenen önerileri sunar. Güvenilir web siteleri ve hizmetlerde en iyi yöntemlerden biri olan bu yöntemde, kullanıcı arama türüne göre interaktif olarak ürün filtreleme yapılmaktadır.

Bu tür bir sistemde iki yöntem vardır: kullanıcı-kullanıcı veya emtia-meta. Online mağazaları kullanıyorsanız “Diğer kullanıcılar da bu ürünleri ziyaret etmiş” başlıklı ürünlerin size gösterildiğini görmüşsünüzdür. Bu yönteme kullanıcı-kullanıcı denir. Bu yöntemde seçim kriterimiz, mevcut kullanıcı ile benzer zevklere sahip diğer kullanıcılardır.

Ürün-ürün yönteminde ise kullanıcıların seçtiği ürün ile aynı özelliklere sahip “Bu ürünleri de beğenebilirsiniz” başlıklı ürünler önerilmektedir. Aslında ana kriterimiz benzer mallardır.

 

Hibrit veya hibrit öneri sistemleri

Hibrit bir model tavsiye sistemi aslında önceki yöntemlerin bir kombinasyonudur ve kullanıcıya en uygun önerileri sağlamak için kullanılır. Belirtildiği gibi, bu yöntem nihai çıktıların mükemmel optimizasyonuna sahiptir ve sonuçların iyileştirilmesinde temel bir rol oynayacaktır.

 

Etkileşimli yöntemde, kullanıcının zevkine göre ürün seçebiliyoruz. Ancak ikinci aşamada ve içerik yöntemiyle optimize etmek çok önemlidir. İnteraktif yöntemle seçilen tüm ürünler istenilen özelliklere sahip olmayacağından ikinci adımda filtrelenmesi gerekir; Son olarak, hibrit öneri sistemlerinin çıktıları kullanıcıya daha doğru bir şekilde gösterilir.

 

 

Tavsiye sistemlerine neden ihtiyacımız var?

Bir web sitesinde tavsiye sistemi kullanmanın birkaç nedeni vardır. Dikkat edersek, kullanıcılar her zaman aynı kategorideki benzer ürünleri görmek ve karşılaştırmak isterler. Bu, video paylaşım siteleri ve video içeriği için de geçerlidir.

Tavsiye sistemlerinin optimal algoritmaları kullanılarak kullanıcıların bu ihtiyacı kolaylıkla karşılanabilmektedir. Kullanıcı etkileşimini iyileştirmek ve içerik görüntüleme oranını artırmak için bu yöntemi kullanmanın büyük etkisi vardır.

Elbette, bizi makine öğrenimi ve makine işleme gücünü kullanmaya teşvik etmek için önemli bir neden var. Büyük miktarda veri farklı kanallardan gelir ve bu veriler çok olsa da internet işimiz için çok değerlidir.

 

 

Tavsiye sistemi nasıl çalışır?

Aşağıdaki görsele bakarak bilgisayar kodları kullanılarak uygulanacak bir tavsiye sisteminin nasıl çalıştığını görebilirsiniz.

Bu yöntemde kullanıcı-kullanıcı modeli kullanılır ve iki kullanıcının benzer zevkleri vardır. Bu zevk benzerliğinin sebebi arama kayıtlarıdır ve son olarak ilk kullanıcının aradığı içerik ikinci kullanıcıya da önerilebilir. Gördüğünüz gibi, bu yöntem en iyi bir işletme ve mağaza web sitesinde kullanılabilecek basit bir kavramdır.

Tavsiye sisteminin algoritmalarına ve kendi hedeflerimize dayanarak, kullanıcılara aşağıdaki cümlelerle optimize edilmiş kategorilere giren ürünler sunabiliriz:

 

Sitenin en çok satan ürünleri
Şu anda seçili olan öğeyle ilişkili
Satın alma geçmişine dayalı teklif
Tavsiye sisteminin farklı web sitelerinde uygulanması

 

Tavsiye sistemleri en çok, birçok seçeneğin olduğu mağaza web sitelerinde, kitaplıklarda ve CRM sistemlerinde kullanılır. Bu teknolojinin doğru kullanımı ile satışların artmasında ve web sitesi sayfalarının ve ürünlerin ziyaret edilme oranının artmasında sonuçlarını mutlaka görebilir; Örneğin, çevrimiçi mağazalarda bir oyun dizüstü bilgisayarı veya bilgisayarı arattığınızda, muhtemelen oyun kulaklıkları, oyun konsolları, oyun fareleri ve klavyeleri vb. benzer ürünler göreceksiniz.

 

Mağaza web sitelerine ek olarak, tavsiye sistemleri eğitim web sitelerinde de en uygun şekilde kullanılabilir. Bu tür web sitelerinde kullanıcılar benzer içerikleri okumakla oldukça ilgilenirler ve içerik tavsiye sistemlerini kullanmak web sitesinin sıralamasının yükselmesinde önemli rol oynar; Örneğin, bu makalenin altında muhtemelen benzer konulara dayalı birkaç önerilen başlık göreceksiniz.

 

Tavsiye sistemi uygulama araçları

Tavsiye sistemleri, yeni işletmelerin ve yeni başlayanların büyümesinde ve gelişmesinde çok yardımcı oldu. Bunlar arasında Amazon, Walmart, YouTube ve Google gibi büyük web siteleri var.

Teknoloji dünyasında, bu tür sistemleri uygulamak için çeşitli araçlarımız var, bunların bir kısmı ticari, bir kısmı da açık kaynak şeklinde kullanıcılara sunuluyor; Aşağıda, bu kategorideki bazı güçlü araçları tanıtıyoruz.

 

 

LensKit tavsiye sistemi aracı

Bu araç açık kaynak olarak yayınlanmıştır ve tavsiye sistemleri oluşturmak, araştırmak ve geliştirmek için kullanılır. Bu araç, Python programlama dili için sağlanmıştır ve bu dilin Scikit ve TensorFlow gibi ünlü kitaplıklarıyla uyumludur.

 

 

Yengeç tavsiye sistemi aracı

Bu araç aynı zamanda Python programlama dili için sağlanmıştır ve bu dilin güçlü kitaplıklarıyla en iyi şekilde çalışacaktır. Bu araçta harika yapılandırma ve çok sayıda özelleştirme olasılığı vardır.

 

 

TensorRec tavsiye sistemi aracı

Bu araç, TensorFlow Python kitaplığını kullanmak için özel olarak tasarlanmıştır ve tam hızda mükemmel özelleştirme ve algoritmalara izin verir. Bu araçta, kullanıcı özelliklerini, ürün özelliklerini ve kullanıcı etkileşimini içeren üç tür girdimiz olacak. Bu araç, öğrenmek ve en iyi çıktıları sağlamak için verileri en iyi şekilde kullanır.

 

 

Raccoon Engine tavsiye sistemi aracı

Bu araç, NPM modülü olarak bilinen etkileşimli bir tavsiye sistemine dayalı olarak çalışır. Bu araç, açık kaynak olarak geliştirildiği için çeşitli işletmeler ve çevrimiçi mağazalar için kullanılabilen Node.js ve Redis gerektirir.
EasyRec tavsiye sistemi aracı

Bu araç, Java temel alınarak geliştirilmiştir ve kullanıcılara açık kaynak olarak sunulmaktadır. Bu araçta RESTful web servisi kullanılır ve bu öneri sistemi web uygulamalarına gömülü olarak kullanılabilir.

Tavsiye sistemlerinin hayatımıza ne kadar nüfuz edebileceğini düşünüyorsunuz? Böyle bir sistemin insanların yerini alacağı ve bize ihtiyacımız olan tüm önerileri sağlayacağı bir gün gelecek mi? Lütfen değerli fikir ve görüşlerinizi bizimle paylaşın.