¿Cómo funcionan los motores de recomendación?

Un motor de recomendaciones puede funcionar de varias maneras. Dependiendo de su modelo de negocio y necesidades, puede crear uno de estas 3 formas:

1. Filtrado colaborativo:

En caso de filtrado colaborativo, las recomendaciones se colocan sobre la base del historial del comprador. Por ejemplo, en el caso de Facebook y LinkedIn, la persona recibiría sugerencias basadas en amigos y conexiones mutuas. Si le gusta algo, recibirá recomendaciones basadas en el comportamiento de personas con datos demográficos similares.

Si bien este es un enfoque muy eficaz cuando se aplica a escala, existen algunas limitaciones menores. Para implementar un motor de recomendación de filtrado colaborativo, necesita una buena cantidad de datos del cliente (es decir, muchos usuarios) para poder identificar tendencias y encontrar personas que muestren un comportamiento similar.

2. Filtrado basado en contenido:

En el filtrado basado en contenido, ciertos atributos y palabras clave se adjuntan a cada elemento. En función de lo que les gusta o no les gusta a las personas, los atributos reciben ponderaciones. Se crea un perfil para cada usuario y se registran sus gustos y disgustos para diferentes atributos. Los elementos se recomiendan si sus atributos coinciden con el perfil del usuario.

Este enfoque es menos efectivo ya que es difícil adjuntar atributos a los elementos y las recomendaciones resultan vagas. Otro problema con este enfoque es la incapacidad de mapear productos que no son similares entre sí. Por ejemplo, el sistema sería efectivo para recomendar libros basados ​​en el historial de lectura, pero no será eficiente para recomendar otros tipos de contenido como películas, juegos y noticias sobre la base del historial de lectura.

3. Modelo híbrido:

Como su nombre indica, un modelo híbrido utiliza ambos enfoques para ofrecer sugerencias más precisas. Se puede crear un modelo híbrido utilizando varios medios, como agregar capacidades colaborativas a un modelo basado en contenido (o viceversa), diseñar dos modelos separados y luego combinarlos o diseñar un modelo personalizado. Una compañía que usa este modelo es Netflix , que se ha ganado muchos fieles con este enfoque.

Al combinar los dos enfoques, puede disfrutar del beneficio de ambos sin manejar sus desventajas. Aunque todo esto suena fácil, se requieren buenas habilidades de ciencia de datos para crear un modelo personalizado. Necesitará orientación experta para crear soluciones impactantes. El gasto general en un buen motor de recomendación vale la pena, por lo que es bueno crear uno eficaz.

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