Os marcos de recomendación están entre os usos máis coñecidos da ciencia da información na actualidade. Podes aplicar marcos de recomendación en situacións nas que numerosos clientes colaboran con moitas cousas. Os marcos de recomendación prescriben cousas aos clientes, por exemplo, libros, películas, gravacións, elementos electrónicos e numerosos elementos diferentes en xeral.
Unha das principais motivacións de por que necesitamos un marco de recomendación na cultura actual é que os individuos teñen moitas alternativas para usar debido á omnipresencia de Internet. Anteriormente, os individuos adoitaban mercar nunha tenda real, na que as cousas accesibles están restrinxidas. Paradoxalmente, hoxe en día, Internet permite que os individuos accedan a abundantes activos na web. Netflix, por exemplo, ten unha enorme variedade de películas. Aínda que se expandiu a medida dos datos accesibles, outro problema xurdiu cando os individuos loitaban por escoller as cousas que realmente necesitan ver. Este é o lugar onde entra o marco de recomendación.
Os marcos de recomendación asumen unha parte importante na industria actual de negocios en Internet. Case todas as organizacións de tecnoloxía significativa aplicaron marcos de recomendación nunha estrutura ou noutra. Amazon utilízao para propoñer elementos aos clientes, YouTube utilízao para escoller que vídeo reproducir a continuación na reprodución automática e Facebook utilízao para prescribir páxinas que lles gusta e individuos que sigan. Para certas organizacións como Netflix e Spotify, o plan de acción e a súa prosperidade xira arredor do poder das súas propostas. Para crear e manter tales marcos, unha organización normalmente necesita unha reunión de custosos investigadores e deseñadores de información. Os marcos de suxestión son dispositivos importantes e importantes para organizacións como Amazon e Netflix, que son coñecidas polos seus encontros personalizados con clientes. Cada unha destas organizacións recolle e examina a información dos segmentos dos clientes e engádea aos datos de compras pasadas, valoracións de artigos e comportamento dos clientes. Estas sutilezas úsanse entón para prever como valorarán os clientes os conxuntos de elementos relacionados ou a probabilidade de que un cliente compre un artigo adicional.
As organizacións que utilizan marcos de recomendación céntranse en ampliar as ofertas debido a ofertas extremadamente personalizadas e a unha experiencia de cliente actualizada. As propostas normalmente aceleran as buscas e facilitan aos clientes acceder ao contido que lles gusta e sorprendelos con ofertas que nunca puideron buscar. O cliente comeza a sentirse coñecido e comprendido e está obrigado a comprar elementos adicionais ou devorar máis substancia. Ao comprender o que necesita un cliente, a organización adquire a vantaxe e diminúe o perigo de perder un cliente ante un competidor. Ademais, permite ás organizacións posicionarse fronte aos seus rivais e, finalmente, aumentar os seus ingresos.
Hai un tipo distintivo de marcos de recomendación, por exemplo, marco de recomendación baseado en contido, separador de comunidades, marco de recomendación mestizo, marco de recomendación baseado en segmentos e consigna. Diferentes especialistas utilizan unha variedade de cálculos en cada tipo de marco de suxestión. Fíxose unha parcela de traballo sobre este tema, aínda que é un punto moi querido entre os investigadores da información.
A información é o recurso máis importante para construír un marco de recomendación. Basicamente, necesitas coñecer algunhas ideas sobre os teus clientes e cousas. Canto maior sexa o índice de datos da túa propiedade, mellor funcionarán os teus cadros. É máis intelixente ter un marco de recomendación fundamental para un pequeno arranxo de clientes e poñer recursos en todos os métodos máis notables unha vez que se desenvolve a base de clientes.
A medida que un número cada vez maior de elementos fanse accesibles na web, os motores de propostas son esenciais para o destino final do negocio en liña. Non só polo feito de que axudan a aumentar as ofertas e as comunicacións dos clientes, senón que, ademais, seguirán axudando ás organizacións a desfacerse do seu stock para que poidan proporcionar aos clientes os artigos que realmente lles gustan.