ભલામણ કરનાર ફ્રેમવર્ક આજે માહિતી વિજ્ઞાનના સૌથી જાણીતા ઉપયોગ પૈકી એક છે. તમે એવી પરિસ્થિતિઓમાં ભલામણકર્તા ફ્રેમવર્ક લાગુ કરી શકો છો જ્યાં અસંખ્ય ગ્રાહકો અસંખ્ય વસ્તુઓ સાથે સહયોગ કરે છે. ભલામણ કરનાર ફ્રેમવર્ક ક્લાયન્ટને વસ્તુઓ સૂચવે છે, ઉદાહરણ તરીકે, પુસ્તકો, મોશન પિક્ચર્સ, રેકોર્ડિંગ્સ, ઇલેક્ટ્રોનિક આઇટમ્સ અને મોટાભાગે અસંખ્ય વિવિધ વસ્તુઓ.

આજની સંસ્કૃતિમાં આપણને ભલામણકર્તા ફ્રેમવર્કની શા માટે જરૂર છે તેની પાછળની એક મુખ્ય પ્રેરણા એ છે કે ઈન્ટરનેટની વ્યાપકતાને કારણે વ્યક્તિઓ પાસે ઘણા બધા વિકલ્પો છે. અગાઉ, વ્યક્તિઓ વાસ્તવિક સ્ટોરમાં ખરીદી કરતા હતા, જેમાં સુલભ વસ્તુઓ પ્રતિબંધિત હોય છે. વિરોધાભાસી રીતે, આ દિવસોમાં, ઇન્ટરનેટ વ્યક્તિઓને વેબ પર પુષ્કળ સંપત્તિ મેળવવાની પરવાનગી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નેટફ્લિક્સ પાસે ફિલ્મોની જબરદસ્ત શ્રેણી છે. સુલભ ડેટાના માપનો વિસ્તાર થયો હોવા છતાં, અન્ય એક મુદ્દો ઉભરી આવ્યો કારણ કે વ્યક્તિઓએ ખરેખર જોવાની જરૂર હોય તેવી વસ્તુઓ પસંદ કરવા માટે સંઘર્ષ કર્યો. આ તે સ્થાન છે જ્યાં ભલામણ કરનાર ફ્રેમવર્ક આવે છે.

વર્તમાન ઈન્ટરનેટ બિઝનેસ ઈન્ડસ્ટ્રીમાં ભલામણ કરનાર ફ્રેમવર્ક મહત્ત્વનો ભાગ ધરાવે છે. લગભગ દરેક નોંધપાત્ર-ટેક સંસ્થાએ કોઈને કોઈ માળખામાં ભલામણકર્તા ફ્રેમવર્ક લાગુ કર્યા છે. એમેઝોન તેનો ઉપયોગ ગ્રાહકોને આઇટમ્સ પ્રસ્તાવિત કરવા માટે કરે છે, યુટ્યુબ તેનો ઉપયોગ ઑટોપ્લે પર આગળ કયો વિડિયો વગાડવો તે પસંદ કરવા માટે કરે છે, અને Facebook તેનો ઉપયોગ પેજને પસંદ કરવા અને વ્યક્તિઓને અનુસરવા માટે સૂચવવા માટે કરે છે. Netflix અને Spotify જેવી કેટલીક સંસ્થાઓ માટે, ક્રિયાની યોજના અને તેની સમૃદ્ધિ તેમની દરખાસ્તોની શક્તિની આસપાસ ફરે છે. આવા ફ્રેમવર્ક બનાવવા અને તેને ચાલુ રાખવા માટે, સંસ્થાને સામાન્ય રીતે મોંઘા માહિતી સંશોધકો અને ડિઝાઇનરોની ભેગી કરવાની જરૂર હોય છે. Amazon અને Netflix જેવી સંસ્થાઓ માટે સૂચન ફ્રેમવર્ક નોંધપાત્ર અને મહત્વપૂર્ણ ઉપકરણો છે, જે બંને તેમના કસ્ટમાઇઝ્ડ ક્લાયંટ એન્કાઉન્ટર માટે જાણીતા છે. આમાંની દરેક સંસ્થા ક્લાઈન્ટો પાસેથી સેગમેન્ટની માહિતી ભેગી કરે છે અને તેનું પરીક્ષણ કરે છે અને તેને ભૂતકાળની ખરીદીઓ, આઇટમ મૂલ્યાંકન અને ક્લાયન્ટ વર્તનના ડેટામાં ઉમેરે છે. પછી આ સૂક્ષ્મતાનો ઉપયોગ ક્લાયન્ટ સંબંધિત વસ્તુઓના સેટને કેવી રીતે રેટ કરશે અથવા ક્લાયન્ટ વધારાની આઇટમ ખરીદવાની કેટલી શક્યતા છે તેની આગાહી કરવા માટે કરવામાં આવે છે.

અત્યંત કસ્ટમાઈઝ્ડ ઑફર્સ અને અપગ્રેડેડ ક્લાયન્ટ અનુભવને કારણે સોદાના વિસ્તરણની આસપાસ ભલામણકર્તા ફ્રેમવર્ક કેન્દ્રનો ઉપયોગ કરતી સંસ્થાઓ. દરખાસ્તો સામાન્ય રીતે શોધને વેગ આપે છે અને ક્લાયન્ટ્સ માટે તેઓ જે કન્ટેન્ટ માટે ઉત્સુક છે તે મેળવવાનું સરળ બનાવે છે અને તેમને એવી ઑફર્સથી આંચકો આપે છે જે તેઓ ક્યારેય જોઈ શક્યા ન હોય. ક્લાયન્ટને જાણીતું અને સમજાયું હોવાની અનુભૂતિ થાય છે અને તે વધારાની વસ્તુઓ ખરીદવા અથવા વધુ પદાર્થ ખાવા માટે બંધાયેલો છે. ક્લાયન્ટને શું જોઈએ છે તે સમજવાથી, સંસ્થા ઉપરનો હાથ મેળવે છે અને ક્લાયન્ટને દાવેદાર માટે ગુમાવવાનું જોખમ ઘટે છે. વધુમાં, તે સંસ્થાઓને તેમના હરીફોની સામે પોતાને સ્થાન આપવાની અને છેલ્લે તેમની આવકમાં વધારો કરવાની પરવાનગી આપે છે.

ભલામણ કરનાર ફ્રેમવર્કના વિશિષ્ટ પ્રકાર છે, ઉદાહરણ તરીકે, સામગ્રી-આધારિત, સમુદાયને અલગ પાડવું, હાફ બ્રીડ ભલામણકર્તા ફ્રેમવર્ક, સેગમેન્ટ અને વૉચવર્ડ આધારિત ભલામણકર્તા ફ્રેમવર્ક. દરેક પ્રકારના સૂચન ફ્રેમવર્કમાં વિવિધ નિષ્ણાતો દ્વારા ગણતરીઓની શ્રેણીનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આ વિષય પર કામનું એક પાર્સલ કરવામાં આવ્યું છે, તેમ છતાં, તે માહિતી સંશોધકોમાં એક અત્યંત પ્રિય મુદ્દો છે.

ભલામણકર્તા ફ્રેમવર્ક બનાવવા માટે માહિતી એ સૌથી મહત્વપૂર્ણ સ્ત્રોત છે. મૂળભૂત રીતે, તમારે તમારા ગ્રાહકો અને વસ્તુઓ સંબંધિત કેટલીક આંતરદૃષ્ટિ જાણવાની જરૂર છે. તમારી માલિકીમાં ડેટા ઇન્ડેક્સ જેટલો મોટો હશે, તમારા ફ્રેમવર્ક વધુ સારી રીતે કામ કરશે. ક્લાયન્ટની થોડી ગોઠવણી માટે મૂળભૂત ભલામણકર્તા માળખું ધરાવવું વધુ સ્માર્ટ છે, અને એકવાર ક્લાયન્ટ બેઝ વિકસિત થઈ જાય તે પછી તમામ વધુ નોંધપાત્ર પદ્ધતિઓમાં સંસાધનોને મૂકવું.

વેબ પર વસ્તુઓની સતત વધતી સંખ્યા સુલભ બની રહી હોવાથી, ઓનલાઈન બિઝનેસના અંતિમ ભાગ્ય માટે પ્રપોઝલ મોટર્સ આવશ્યક છે. માત્ર એટલા માટે જ નહીં કે તેઓ ક્લાયન્ટ ડીલ્સ અને કોમ્યુનિકેશન્સમાં વધારો કરવામાં મદદ કરે છે, તેમ છતાં તેઓ તેમના સ્ટોકમાંથી છૂટકારો મેળવવા માટે સંસ્થાઓને મદદ કરવાનું ચાલુ રાખશે જેથી તેઓ ક્લાયન્ટને ખરેખર ગમતી વસ્તુઓ પૂરી પાડી શકે.