Öneri Algoritmaları Tam Olarak Nasıl Çalışıyor?

Siz de bir film izlerken veya bir video izledikten sonra karşınıza çıkan önerilerin tam da sizin zevkinize göre olduğunu fark ediyor musunuz?

Sanki biri size elle seçip önermiş gibi değil mi? İşte öneri algoritması dediğimiz tam olarak bu şey!

Peki nasıl çalışıyor dersiniz?

Öneri algoritmaları, kullanıcıların geçmiş davranışlarına, tercihlerine ve kalıplarına dayanarak kişiselleştirilmiş öneriler sunan bir makine öğrenmesi sistemidir. Kullanıcıların ilgisini çekecek içerikleri filtrelemek ve önermek için çeşitli algoritmalar kullanır.

Bu sistemler; e-ticaret, sosyal medya, eğlence ve diğer çevrimiçi platformlarda kullanıcı etkileşimini ve memnuniyetini artırmak, satışları ve gelirleri artırmak amacıyla yaygın olarak kullanılır.

Öneri algoritmalarının çalışma süreci dört adımdan oluşur:

İlk adım, kullanıcı verilerinin toplanmasıdır. Veriler; kullanıcı değerlendirmeleri, yorumlar, tıklama verileri, satın alma geçmişi gibi davranışsal verileri içerebilir.

Veriler, kullanıcı anketleri veya geri bildirim formları aracılığıyla açıkça toplanabilir veya kullanıcı etkileşimleriyle dolaylı olarak toplanabilir.

İkinci adım ise kullanıcı verileri toplandıktan sonra analiz için bir veri tabanında depolanır. Veriler, türüne ve hacmine bağlı olarak yapılandırılmış veya yapılandırılmamış formatta depolanabilir.

Bir sonraki adım, kullanıcı verilerini analiz ederek kalıpları ve eğilimleri belirlemektir.

Kümeleme, sınıflandırma ve regresyon gibi çeşitli veri analiz teknikleri kullanılarak yapılabilir. Amaç; kullanıcının tercihlerini, ilgi alanlarını anlamak ve bu bilgileri kişiselleştirilmiş önerilerde kullanmaktır.

Son adımsa verileri filtrelemek ve kullanıcıya önerilerde bulunmaktır. Bu da iş birlikçi, içerik tabanlı ve hibrit filtreleme gibi çeşitli öneri algoritmaları kullanılarak yapılabilir.

Algoritma, kullanıcı verilerini ve analiz sonuçlarını kullanarak kullanıcıya ilgi çekici olabilecek öğelerin bir listesini oluşturur. Öneriler, kullanıcıya öneri widget'ı, e-posta veya bildirim gibi kişiselleştirilmiş bir şekilde sunulur.

İlginizi çekebilecek diğer içeriklerimiz:

Kaynak: WEBTEKNO.COM