Hay muchos algoritmos Pero en principio al principio intentan adivinar.
Cuando pasas tiempo en el sitio web, saben lo que miraste, lo que compraste y cosas así.
Luego miran lo que otras personas compraron o miraron y también vieron los mismos artículos que usted tiene y le sugieren los artículos que otras personas miraron.
Los algoritmos más fuertes se basan en el aprendizaje automático. Principalmente algoritmos de aprendizaje automático supervisados que toman ejemplos conocidos y aprenden a clasificar según los ejemplos conocidos.
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Por ejemplo, le dice al algoritmo algunos parámetros sobre los hongos (ancho y alto) y luego le da al algoritmo algunos ejemplos de hongos venenosos y su ancho y alto. También le da al algoritmo algunos ejemplos de hongos comestibles y su ancho y alto. Luego, el algoritmo aprenderá qué es típico para los hongos comestibles y para los hongos venenosos.
Cuando se le presenta un hongo para el que no sabe si es comestible o venenoso, el algoritmo puede clasificarlo en su clase probable según los ejemplos anteriores. (Por supuesto, con cierta precisión, todavía no comería el hongo si dice que es comestible).
Entonces, para una tienda sería: si alguien compra huevos y leche y luego harina, se le sugerirá harina si también compra huevos y leche.
Otro tipo de algoritmos son el aprendizaje no supervisado donde el algoritmo no conoce la clase correcta para los ejemplos. Tiene que resolverlo por sí mismo. Esto es más difícil de hacer.
