Cinq algorithmes de recommandation d'apprentissage automatique courants

La personnalisation est la tendance actuelle. Qu'il s'agisse d'e-commerce, d'assistants virtuels ou de courtes vidéos, les algorithmes de recommandation utilisent l'intelligence artificielle (IA) pour afficher des produits et services personnalisés aux utilisateurs.

Les algorithmes de recommandation actuels sont principalement basés sur la collecte de données utilisateur à partir des médias sociaux, des sites Web, des portails de commerce électronique, des applications et d'autres canaux, et sur l'utilisation de ces données pour former l'intelligence artificielle (IA) avec des capacités d'apprentissage automatique.

Ensuite, nous apportons 5 algorithmes de recommandation d'apprentissage automatique courants :

1. Filtrage collaboratif

Le filtrage collaboratif (CF) est une technologie de recommandation ancienne et classique utilisée pour personnaliser les utilisateurs ayant des intérêts similaires. d'information. En bref, le filtrage collaboratif peut aider les utilisateurs à découvrir d'autres produits similaires grâce à des recommandations de type « les clients qui ont acheté cet article l'ont également acheté ». Il fonctionne en déduisant les préférences des utilisateurs pour un certain type de produit en fonction de leur comportement d’achat et en leur recommandant des produits plus similaires. En analysant les utilisateurs qui ont acheté des produits similaires aujourd'hui, nous pouvons prédire les produits qu'ils sont plus susceptibles d'acheter à l'avenir. Cette méthode est largement utilisée dans les systèmes de recommandation personnalisés pour offrir aux utilisateurs une meilleure expérience d'achat.

2. Filtrage basé sur le contenu

Le deuxième algorithme de recommandation est le filtrage basé sur le contenu, qui utilise les produits achetés comme données d'entrée pour recommander des produits similaires. Cette méthode de recommandation fonctionne pour chaque utilisateur spécifique et peut être appliquée à une large base d'utilisateurs.

Ces recommandations peuvent généralement être trouvées dans des produits tels que les portails de commerce électronique, les courtes vidéos et les bibliothèques numériques.

3. Classement vidéo personnalisé

L'algorithme de classement vidéo personnalisé (PVR) est né du besoin urgent de services OTT (Over-the-top) pour déterminer les préférences des utilisateurs.

Prenons Netflix comme exemple. L'essor de la production et de la demande de contenu numérique l'a incité à développer un système de recommandation unique et efficace.

Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés permettent à Netflix de trouver le bon équilibre entre les recommandations de contenu personnalisées et non personnalisées.

L'algorithme PVR récupère les meilleures correspondances de l'ensemble du catalogue de la base de données de manière personnalisée pour chaque utilisateur, il combine un filtrage personnalisé avec les séries Web les mieux classées.

4. Réseau neuronal profond

Utilisez un réseau neuronal profond pour analyser les enregistrements historiques de chaque utilisateur, y compris les likes, les commentaires et le contenu numérique le plus couramment consommé. Prévoyez les préférences futures des utilisateurs avec précision et pertinence. Couplées à l'algorithme de classement, des fonctionnalités plus riches sont extraites pour chaque contenu afin de classer les recommandations.

5. Système de recommandation basé sur les connaissances

Les systèmes basés sur les connaissances sont soutenus par des ensembles de données riches, diversifiés et en évolution rapide. Capturez les connaissances stockées numériquement dans le backend en décodant l'intention et le contexte des données pour correspondre aux requêtes spécifiques des utilisateurs.

Ce système de recommandation doté de capacités d'apprentissage automatique peut augmenter considérablement ses connaissances dans les domaines verticaux. La particularité de cet algorithme de recommandation basé sur la connaissance est qu’il peut être continuellement amélioré.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!