Вы когда-нибудь получали рекомендации от онлайн-магазина или стримингового сервиса? Само собой! Если же вам чудом удалось избежать оповещений от Яндекс.Маркета или ВК.Музыки, то ленту Дзена вы точно видели. А это значит, 100 % сталкивались с рекомендательными системами, которые с удивительным нахальством советуют, что вам купить, что почитать, какой посмотреть фильм или послушать музыку.
Предлагаю разобраться, каким образом они это проворачивают. Ведь всегда лучше знать и использовать, чем не знать и ненавидеть :)
Что такое рекомендательные системы
Рекомендательные системы — это технология на основе алгоритмов, сложные компьютерные программы, которые анализируют действия людей и предлагают им контент или товары, основываясь на их предпочтениях.
Они могут работать по-разному.
Некоторые системы используют простые алгоритмы, чтобы предложить похожие товары или контент. Например, если человек покупает книгу о кулинарии, система предложит ему подобные кулинарные книги.
Другие системы анализируют поведение многих пользователей, чтобы определить темы, популярные в широких кругах потребителей. К примеру, если 90% покупателей смартфона определённой марки приобрели ещё и наушники, система начнёт рекомендовать наушники и прочим покупателям этого смартфона.
Рекомендательные системы на основе нейросетей
Современные рекомендательные системы всё чаще используют нейросети.
Почему? Нейросети не просто анализируют покупки. Они способны понимать предпочтения людей на более глубоком уровне. Эти невероятно сложные модели находят неочевидные и скрытые связи и закономерности в гигантских массивах данных, а следовательно – лучше выполняют свою работу на радость владельцам и подопытным нам :)
Нейросети обучаются, а после – ещё и самообучаются уже в работе. Они следят, как люди ведут себя на сайте, какие товары/контент смотрят, приобретают и лайкают, что добавляют в избранное или корзину. На основе этой информации нейросети предсказывают, что ещё может понравиться каждому из пользователей.
Преимущества нейросетевых рекомендательных систем
Нейросетевые рекомендательные системы становятся всё более популярными. Тому есть несколько причин:
- Точность рекомендаций. Нейросети учитывают бесконечное множество факторов, чтобы предложить наиболее подходящий человеку контент или товар. Это делает рекомендации намного более адресными, чем «любимая всеми» контекстная или таргетированная реклама.
- Обучаемость. Нейросети прекрасно учатся. Чем больше проанализировано данных, тем точнее становятся рекомендации. Системы легко адаптируются к изменяющимся интересам пользователей.
- Разнообразие продуктов. Нейросети умеют предлагать не только популярные товары, но и неожиданные, которые вычислили на тонких взаимосвязях. Это помогает пользователям открывать для себя новое и красивое. Лично меня, например, подобным образом лихо цепляют прыткие алгоритмы Вайлдберриз. Не реклама, а суровая правда жизни :)
Примеры использования рекомендательных систем на основе нейросетей
- Интернет-магазины. Они предлагают товары, основываясь на истории покупок и просмотренных позициях.
- Стриминговые сервисы. Рекомендательные системы помогают подобрать фильмы или сериалы, с которыми подписчик, возможно, захочет ознакомиться, потому что ранее уже смотрел подобные.
- Музыкальные сервисы. На основе прослушанной музыки системы рекомендуют новые песни или исполнителей.
Заключение
Хотя рекомендательные системы кажутся чрезвычайно сложными, они основываются на простом и всем понятном методе – анализе данных для определения закономерностей.
Тем не менее, рекомендательные системы на основе нейросетей – это грандиозный современный инструмент, который помогает продавцам (в широком смысле слова) лучше понимать своих клиентов, и это мы ещё молчим о росте чистой прибыли :) С помощью персонализированного подхода компании лучше удерживают клиентов на своих ресурсах и делают опыт пользователей (UX) более приятным.
Хотя… Если уж говорить о Дзене…
И не только о нём. В любой рекомендательной системе реакция (лайк, дизлайк, комментарий, репост) показывает, что контент пользователю небезразличен. И поэтому часто вместо скрытия нежелательного контента он начинает сыпаться, как горох, сразу со всех сторон, что чертовски неприятно. Но происходит такое не из-за «криворукости программистов», как многие ошибочно думают. Просто алгоритм ещё учится. И иногда в таких случаях правильная реакция на нежелательный контент – это игнор. Тогда уж точно системе-недоучке будет не за что зацепиться :)
Вас может заинтересовать:
