সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্কগুলি বর্তমানে তথ্য বিজ্ঞানের সবচেয়ে সুপরিচিত ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে। আপনি এমন পরিস্থিতিতে সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্ক প্রয়োগ করতে পারেন যেখানে অসংখ্য ক্লায়েন্ট অসংখ্য জিনিসের সাথে সহযোগিতা করে। সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্ক ক্লায়েন্টদের জন্য জিনিসগুলি নির্ধারণ করে, উদাহরণস্বরূপ, বই, মোশন পিকচার, রেকর্ডিং, ইলেকট্রনিক আইটেম এবং অনেকগুলি বিভিন্ন আইটেম।

বর্তমান সংস্কৃতিতে কেন আমাদের সুপারিশকারী কাঠামোর প্রয়োজন তার পিছনে একটি মূল প্রেরণা হল যে ইন্টারনেটের ব্যাপকতার কারণে ব্যক্তিদের ব্যবহারের জন্য প্রচুর বিকল্প রয়েছে। পূর্বে, ব্যক্তিরা একটি প্রকৃত দোকানে কেনাকাটা করতেন, যেখানে অ্যাক্সেসযোগ্য জিনিসগুলি সীমাবদ্ধ। অস্বাভাবিকভাবে, আজকাল, ইন্টারনেট ব্যক্তিদের ওয়েবে প্রচুর সম্পদ পেতে অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, নেটফ্লিক্সে চলচ্চিত্রের একটি অসাধারণ ভাণ্ডার রয়েছে। অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটার পরিমাপ প্রসারিত হওয়া সত্ত্বেও, অন্য একটি সমস্যা উদ্ভূত হয়েছিল যখন ব্যক্তিরা তাদের সত্যিই দেখার জন্য প্রয়োজনীয় জিনিসগুলি বেছে নেওয়ার জন্য লড়াই করেছিল। এটি সেই জায়গা যেখানে সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্ক আসে।

বর্তমান ইন্টারনেট ব্যবসায়িক শিল্পে সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্ক একটি উল্লেখযোগ্য অংশ গ্রহণ করে। প্রায় প্রতিটি উল্লেখযোগ্য-প্রযুক্তি সংস্থা কোনও না কোনও কাঠামোতে সুপারিশকারী কাঠামো প্রয়োগ করেছে। অ্যামাজন এটিকে ক্লায়েন্টদের কাছে আইটেম প্রস্তাব করার জন্য ব্যবহার করে, ইউটিউব এটিকে অটোপ্লেতে পরবর্তী কোন ভিডিওটি চালাতে হবে তা চয়ন করতে ব্যবহার করে এবং Facebook এটিকে ব্যবহার করে পৃষ্ঠাগুলিকে লাইক দিতে এবং ব্যক্তিদের অনুসরণ করতে। Netflix এবং Spotify এর মত কিছু সংস্থার জন্য, কর্ম পরিকল্পনা এবং এর সমৃদ্ধি তাদের প্রস্তাবের শক্তির চারপাশে ঘোরে। এই ধরনের কাঠামো তৈরি এবং বজায় রাখার জন্য, একটি সংস্থার সাধারণত ব্যয়বহুল তথ্য গবেষক এবং ডিজাইনারদের একটি সমাবেশ প্রয়োজন। সাজেশন ফ্রেমওয়ার্ক হল Amazon এবং Netflix এর মত প্রতিষ্ঠানের জন্য উল্লেখযোগ্য এবং গুরুত্বপূর্ণ ডিভাইস, যেগুলো উভয়ই তাদের কাস্টমাইজড ক্লায়েন্ট এনকাউন্টারের জন্য পরিচিত। এই সংস্থাগুলির প্রত্যেকটি ক্লায়েন্টদের কাছ থেকে সেগমেন্টের তথ্য সংগ্রহ করে এবং পরীক্ষা করে এবং অতীতের কেনাকাটা, আইটেম মূল্যায়ন এবং ক্লায়েন্ট আচরণ থেকে ডেটা যোগ করে। এই সূক্ষ্মতাগুলি তখন পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয় যে কীভাবে ক্লায়েন্টরা সম্পর্কিত আইটেমগুলির সেটগুলিকে রেট দেবে, বা কোনও ক্লায়েন্ট একটি অতিরিক্ত আইটেম কেনার সম্ভাবনা কতটা।

অত্যন্ত কাস্টমাইজড অফার এবং একটি আপগ্রেড ক্লায়েন্ট অভিজ্ঞতার কারণে সংস্থাগুলি সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্ক কেন্দ্রকে বিস্তৃত ডিলের চারপাশে ব্যবহার করে। প্রস্তাবগুলি সাধারণত অনুসন্ধানগুলিকে ত্বরান্বিত করে এবং ক্লায়েন্টদের জন্য তারা যে বিষয়বস্তুর প্রতি আগ্রহী সেগুলি পেতে সহজ করে তোলে এবং অফারগুলি দিয়ে তাদের হতবাক করে যা তারা কখনও দেখতে পারেনি৷ ক্লায়েন্ট পরিচিত এবং বোধগম্য বোধ করতে শুরু করে এবং অতিরিক্ত আইটেম কিনতে বা আরও পদার্থ গ্রাস করতে বাধ্য হয়। একজন ক্লায়েন্টের কী প্রয়োজন তা বোঝার মাধ্যমে, সংস্থাটি শীর্ষস্থান অর্জন করে এবং প্রতিযোগীর কাছে ক্লায়েন্ট হারানোর বিপদ হ্রাস পায়। তদ্ব্যতীত, এটি সংস্থাগুলিকে তাদের প্রতিদ্বন্দ্বীদের সামনে অবস্থান করতে এবং শেষ পর্যন্ত তাদের আয় বৃদ্ধি করার অনুমতি দেয়।

এখানে স্বতন্ত্র ধরণের সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, বিষয়বস্তু-ভিত্তিক, সম্প্রদায় পৃথকীকরণ, হাফ ব্রিড সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্ক, সেগমেন্ট এবং ওয়াচওয়ার্ড ভিত্তিক সুপারিশকারী কাঠামো। প্রতিটি সাজেশন ফ্রেমওয়ার্কে বিভিন্ন বিশেষজ্ঞদের দ্বারা গণনার একটি ভাণ্ডার ব্যবহার করা হয়। এই বিষয়ে কাজের একটি পার্সেল করা হয়েছে, এখনও, এটি তথ্য গবেষকদের মধ্যে একটি অত্যন্ত প্রিয় পয়েন্ট।

সুপারিশকারী ফ্রেমওয়ার্ক তৈরির জন্য তথ্য হল সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ। মূলত, আপনাকে আপনার ক্লায়েন্ট এবং জিনিস সম্পর্কে কিছু অন্তর্দৃষ্টি জানতে হবে। আপনার মালিকানায় ডেটা সূচক যত বড় হবে, আপনার ফ্রেমওয়ার্ক তত ভাল কাজ করবে। ক্লায়েন্টদের সামান্য বিন্যাসের জন্য একটি মৌলিক সুপারিশকারী কাঠামো থাকা বুদ্ধিমানের কাজ, এবং ক্লায়েন্ট বেস বিকাশের পরে আরও উল্লেখযোগ্য পদ্ধতিতে সংস্থান স্থাপন করা।

যেহেতু ক্রমবর্ধমান সংখ্যক আইটেম ওয়েবে অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে উঠেছে, অনলাইন ব্যবসার চূড়ান্ত ভাগ্যের জন্য প্রস্তাব মোটর অপরিহার্য। শুধু এই কারণেই নয় যে তারা ক্লায়েন্টের লেনদেন এবং যোগাযোগ বাড়াতে সাহায্য করে, তারপরেও যেহেতু তারা সংস্থাগুলিকে তাদের স্টক থেকে মুক্তি পেতে সহায়তা করতে থাকবে যাতে তারা ক্লায়েন্টদের তাদের সত্যিকারের পছন্দের আইটেম সরবরাহ করতে পারে।