Алгоритмы теперь повсюду, позволяют компаниям быстрее получать информацию, помогают пользователям на платформах фильтровать массивную информацию и сокращают время пользователя, взаимодействующее с приложением. По мнению экспертов, эти алгоритмы повышают производительность платформы и улучшают пользовательское зрение для доступа к информации, и с этими алгоритмами веб-сайты выглядят чуждыми для пользователей.
Введение
В настоящее время эти алгоритмы обеспечивают механизм эффективного общения с потребителями на платформе, персонализированные алгоритмы легко превращают информацию в потенциальных клиентов, приносят пользу пользователям, улучшают общее использование услуг платформы и помогает в преобразовании продуктов. Персональные рекомендации являются основным оружием в интернет-экономике, когда пользователи посещают веб-сайт, алгоритмы помогают потребителям в отношении контента, качества товара, популярности и т. д., наконец, рекомендуют потребителям контент с высокой оценкой для пользователя.
Сегодня многие приложения электронной коммерции используют очень простую логику алгоритма, основанную на требованиях рекомендаций (таких как улучшение CTR контента, CVR и т. д.), чтобы удовлетворить потребности большинства потребителей, платформа также представила общий рейтинговые списки, списки новых продуктов, списки популярности, парящие списки и т. д.
Методы
Не только персонализированная рекомендация, но также возможно, что платформа предоставит своим клиентам точную рекомендацию с помощью тегов пользователей, контента и элементов с различными эксклюзивными тегами, а затем рекомендуя контент, который может понравиться потребителям, с разными тегами, для в определенной степени это также служит альтернативой персональным рекомендациям.
Персонализированные рекомендации могут быть дополнительно подразделены на рекомендации по поиску, когда пользователи хотят изучить веб-сайт, чтобы найти релевантный контент, рекомендация по поиску будет ассоциировать массивный контент с намерением запроса пользователя, и в этом контексте, посредством процесса сегментации слов, преобразования , расширение и исправление ошибок рекомендации по поиску персонализировали контент с учетом неясных предпочтений пользователя и дали результат, который может предпочесть потребитель.
Персонализированные рекомендации никогда не достигаются без использования больших данных, потому что поведение каждого потребителя, путь поведения, время пребывания и намерение настолько важны, что когда такие данные собираются, относительный контент передается потребителям с фильтрацией предпочтительного контента пользователя дополнительно вычисляется контент потребителю в соответствии с правилами сортировки.
Чего следует избегать
После того, как потребители совершают покупки на веб-сайтах, алгоритмы могут быстро вычислить предпочтительный контент пользователя, но это приведет к другой проблеме, например, той же категории или тому же продукту, чтобы избежать проблема повторяющегося контента, появляющегося на экране потребителя Контент, который обслуживает потребности потребителя в последнее время, должен иметь мало повторений.
Еще одна проблема с персонализированными рекомендациями заключается в том, чтобы иметь дело с горячим контентом или контентом, чувствительным ко времени, например, веб-сайт перепроверил автономные кошельки во время бычьего рынка на рынке криптовалют и внезапного краха рынка криптовалют, возможно, на этот раз рекомендовать такие продукты невозможно.
Чтобы стать выбором потребителей, частота персонализированных рекомендаций должна быть не слишком интенсивной, должно быть какое-то другое пространство, которое должно быть доступно для ручного выбора продуктов, потому что потребитель — человек и работает с нейронной сетью, которая намного лучше, чем искусственная нейронная сеть, когда пользователям будет предоставлено некоторое пространство, пользователь почувствует независимость в выборе товаров, что приведет к увеличению бизнеса.
