शिफारसी फ्रेमवर्क आज माहिती विज्ञानाच्या सर्वात प्रसिद्ध वापरांपैकी एक आहेत. असंख्य क्लायंट असंख्य गोष्टींसह सहयोग करतात अशा परिस्थितीत तुम्ही शिफारसकर्ता फ्रेमवर्क लागू करू शकता. शिफारसी फ्रेमवर्क क्लायंटसाठी गोष्टी लिहून देतात, उदाहरणार्थ, पुस्तके, मोशन पिक्चर्स, रेकॉर्डिंग, इलेक्ट्रॉनिक वस्तू आणि मोठ्या प्रमाणात असंख्य भिन्न वस्तू.

सध्याच्या संस्कृतीत आपल्याला शिफारस करणाऱ्या फ्रेमवर्कची आवश्यकता का आहे यामागील एक महत्त्वाची प्रेरणा म्हणजे इंटरनेटच्या व्यापकतेमुळे व्यक्तींना वापरण्यासाठी बरेच पर्याय आहेत. पूर्वी, व्यक्ती वास्तविक स्टोअरमध्ये खरेदी करत असत, ज्यामध्ये प्रवेश करण्यायोग्य गोष्टी प्रतिबंधित असतात. विरोधाभास म्हणजे, आजकाल, इंटरनेट व्यक्तींना वेबवर भरपूर मालमत्ता मिळवण्याची परवानगी देते. उदाहरणार्थ, नेटफ्लिक्समध्ये चित्रपटांचे प्रचंड वर्गीकरण आहे. प्रवेशयोग्य डेटाचे मोजमाप विस्तारले असले तरी, आणखी एक समस्या उद्भवली कारण व्यक्तींनी त्यांना खरोखर पाहण्यासाठी आवश्यक असलेल्या गोष्टी निवडण्यासाठी संघर्ष केला. ही अशी जागा आहे जिथे शिफारस करणारा फ्रेमवर्क येतो.

सध्याच्या इंटरनेट बिझनेस इंडस्ट्रीमध्ये रेकमेंडर फ्रेमवर्कचा महत्त्वाचा भाग आहे. जवळजवळ प्रत्येक महत्त्वपूर्ण-टेक संस्थेने कोणत्या ना कोणत्या संरचनेत शिफारसी फ्रेमवर्क लागू केले आहेत. ॲमेझॉन त्याचा वापर क्लायंटला आयटम प्रपोज करण्यासाठी करते, यूट्यूब ऑटोप्लेवर पुढे कोणता व्हिडिओ प्ले करायचा हे निवडण्यासाठी त्याचा वापर करते आणि फेसबुक पेजेस लाइक करण्यासाठी आणि व्यक्तींना फॉलो करण्यासाठी लिहून देण्यासाठी वापरते. Netflix आणि Spotify सारख्या काही संस्थांसाठी, कृती योजना आणि त्याची समृद्धी त्यांच्या प्रस्तावांच्या शक्तीभोवती फिरते. अशा फ्रेमवर्क तयार करण्यासाठी आणि ते टिकवून ठेवण्यासाठी, एखाद्या संस्थेला सामान्यतः महाग माहिती संशोधक आणि डिझाइनर एकत्र करणे आवश्यक असते. Amazon आणि Netflix सारख्या संस्थांसाठी सजेशन फ्रेमवर्क ही महत्त्वाची आणि महत्त्वाची उपकरणे आहेत, जी दोन्ही त्यांच्या सानुकूलित क्लायंट भेटीसाठी ओळखल्या जातात. यापैकी प्रत्येक संस्था क्लायंटकडून विभागातील माहिती गोळा करते आणि तपासते आणि ती मागील खरेदी, आयटम मूल्यांकन आणि क्लायंटच्या वर्तनातील डेटामध्ये जोडते. या बारीकसारीक गोष्टींचा वापर क्लायंट संबंधित वस्तूंच्या सेटला कसा रेट करतील किंवा क्लायंटने अतिरिक्त वस्तू खरेदी करण्याची किती शक्यता आहे हे पाहण्यासाठी केला जातो.

अत्यंत सानुकूलित ऑफर आणि श्रेणीसुधारित क्लायंट अनुभवामुळे डीलचा विस्तार करण्यासाठी शिफारस करणाऱ्या फ्रेमवर्क केंद्राचा वापर करणाऱ्या संस्था. प्रस्ताव सामान्यत: शोधांना गती देतात आणि क्लायंटसाठी उत्सुक असलेल्या सामग्रीपर्यंत पोहोचणे सोपे करतात आणि त्यांना अशा ऑफरसह धक्का देतात ज्यांचा त्यांनी कधीही शोध घेतला नसता. क्लायंटला ज्ञात आणि समजू लागल्यासारखे वाटू लागते आणि तो अतिरिक्त वस्तू खरेदी करण्यास किंवा अधिक पदार्थ खाण्यास बांधील असतो. क्लायंटला कशाची गरज आहे हे समजून घेतल्याने, संस्था वरचा हात मिळवते आणि स्पर्धकाकडून क्लायंट गमावण्याचा धोका कमी होतो. शिवाय, ते संस्थांना त्यांच्या प्रतिस्पर्ध्यांसमोर उभे राहण्याची परवानगी देते आणि शेवटी त्यांचे उत्पन्न वाढवते.

शिफारस करणाऱ्या फ्रेमवर्कचे विशिष्ट प्रकार आहेत, उदाहरणार्थ, सामग्री-आधारित, समुदाय वेगळे करणे, हाफ ब्रीड शिफारस फ्रेमवर्क, विभाग आणि वॉचवर्ड आधारित शिफारस फ्रेमवर्क. प्रत्येक प्रकारच्या सूचना फ्रेमवर्कमध्ये वेगवेगळ्या तज्ञांद्वारे गणनांचे वर्गीकरण वापरले जाते. या विषयावर कामाचे एक पार्सल केले गेले आहे, तरीही, माहिती संशोधकांमध्ये हा एक अत्यंत प्रिय मुद्दा आहे.

शिफारस करणारा फ्रेमवर्क तयार करण्यासाठी माहिती हा सर्वात महत्वाचा स्त्रोत आहे. मूलभूतपणे, आपल्याला आपल्या क्लायंट आणि गोष्टींबद्दल काही अंतर्दृष्टी माहित असणे आवश्यक आहे. तुमच्या मालकीमध्ये डेटा इंडेक्स जितका मोठा असेल तितके तुमचे फ्रेमवर्क चांगले काम करतील. क्लायंटच्या थोड्या व्यवस्थेसाठी मूलभूत शिफारसी फ्रेमवर्क असणे आणि क्लायंट बेस विकसित झाल्यावर सर्व अधिक उल्लेखनीय पद्धतींमध्ये संसाधने ठेवणे अधिक हुशार आहे.

वेबवर वस्तूंच्या सतत वाढत्या संख्येत प्रवेश करण्यायोग्य होत असल्याने, ऑनलाइन व्यवसायाच्या अंतिम नशिबासाठी प्रपोजल मोटर्स आवश्यक आहेत. केवळ या कारणास्तवच नाही की ते क्लायंट डील आणि कम्युनिकेशन्स वाढवण्यास मदत करतात, तरीही ते त्यांच्या स्टॉकमधून मुक्त होण्यासाठी संस्थांना मदत करत राहतील जेणेकरून ते ग्राहकांना त्यांच्या आवडीच्या वस्तू पुरवू शकतील.