Kerangka Rekomendasi minangka salah sawijining panggunaan ilmu informasi sing paling misuwur saiki. Sampeyan bisa nggunakake kerangka rekomendasi ing kahanan sing akeh klien kolaborasi karo macem-macem perkara. Kerangka Rekomendasi menehi resep kanggo klien, contone, buku, film, rekaman, barang elektronik, lan akeh barang sing beda-beda.
Salah sawijining motivasi utama kenapa kita butuh kerangka rekomendasi ing budaya saiki yaiku individu duwe akeh alternatif sing bisa digunakake amarga nyebarake Internet. Sadurungé, wong biasa tuku toko ing toko nyata, ing ngendi barang sing bisa diakses diwatesi. Paradoks, dina iki, Internet ngidini individu entuk aset sing akeh banget ing web. Netflix, umpamane, duwe macem-macem film. Sanajan ukuran data sing bisa diakses ditambahi, masalah liyane muncul nalika individu berjuang milih perkara sing kudu dideleng. Iki minangka papan ing ngendi kerangka rekomendasi mlebu.
Kerangka Rekomendasi nganggep bagean penting ing industri bisnis internet saiki. Saben organisasi teknologi penting wis ngetrapake kerangka rekomendasi ing sawetara struktur utawa liyane. Amazon nggunakake aplikasi kasebut kanggo ngusulake item menyang klien, YouTube nggunakake kanggo milih video sing bakal diputer sabanjure ing autoplay, lan Facebook nggunakake kanggo menehi resep kaca sing disenengi lan individu sing kudu ditindakake. Kanggo organisasi tartamtu kaya Netflix lan Spotify, rencana tumindak lan kamakmuran muter babagan kekuwatan proposal kasebut. Kanggo nggawe lan njaga kerangka kerja kasebut, organisasi biasane mbutuhake kumpul peneliti informasi sing larang regane, lan desainer. Kerangka saran minangka piranti sing penting lan penting kanggo organisasi kaya Amazon lan Netflix, sing loro-lorone dikenal kanggo ketemu klien sing disesuaikan. Saben organisasi iki ngumpulake lan mriksa informasi segmen saka klien lan ditambahake menyang data saka tuku kepungkur, penilaian item, lan prilaku klien. Subtleties iki banjur digunakake kanggo foresee carane klien bakal menehi rating set item sing gegandhengan, utawa carane klien bakal tuku item ekstra.
Organisasi sing nggunakake kerangka rekomendasi pusat babagan ngembangake tawaran amarga tawaran sing disesuaikan lan pengalaman klien sing ditingkatake. Proposal biasane nyepetake telusuran lan nggawe luwih gampang kanggo klien entuk konten sing dikarepake lan gawe kaget karo tawaran sing ora bisa ditemokake. Klien wiwit rumangsa dikenal lan dimangerteni lan kudu tuku barang tambahan utawa mangan luwih akeh. Kanthi ngerteni apa sing dibutuhake klien, organisasi entuk tangan ndhuwur lan bebaya kelangan klien menyang pesaing nyuda. Salajengipun, ngidini organisasi kanggo posisi piyambak ing ngarepe saingan lan ing pungkasan nambah income.
Ana macem-macem kerangka rekomendasi, contone, basis konten, pamisah komunitas, kerangka rekomendasi setengah jenis, kerangka rekomendasi adhedhasar segmen lan tembung kunci. Macem-macem kalkulasi digunakake dening spesialis sing beda-beda ing saben kerangka saran. A bingkisan karya wis rampung ing subyek, isih, iku titik paling disenengi ing antarane peneliti informasi.
Informasi minangka sumber daya paling penting kanggo mbangun kerangka rekomendasi. Sejatine, sampeyan kudu ngerti sawetara wawasan babagan klien lan samubarang. Sing luwih gedhe indeks data ing kepemilikan sampeyan, luwih apik kerangka kerja sampeyan bakal bisa digunakake. Luwih pinter duwe kerangka rekomendasi dhasar kanggo sawetara klien, lan nyedhiyakake sumber daya menyang kabeh cara sing luwih apik sawise basis klien berkembang.
Minangka nomer tau-tambah saka item dadi diakses ing web, motor proposal penting kanggo nasib pungkasan saka bisnis online. Ora mung amarga mbantu nambah transaksi lan komunikasi klien, nanging uga amarga dheweke bakal terus nulungi organisasi kanggo nyisihake saham supaya bisa nyedhiyakake barang sing disenengi para klien.