Ang mga balangkas ng tagapagrekomenda ay kabilang sa pinakakilalang paggamit ng agham ng impormasyon ngayon. Maaari kang maglapat ng mga balangkas ng tagapagrekomenda sa mga sitwasyon kung saan maraming kliyente ang nakikipagtulungan sa maraming bagay. Ang mga framework ng Recommender ay nagrereseta ng mga bagay sa mga kliyente, halimbawa, mga libro, motion picture, recording, electronic item, at maraming iba't ibang item sa pangkalahatan.

Ang isang pangunahing motibasyon sa likod kung bakit kailangan namin ng balangkas ng tagapagrekomenda sa kasalukuyang kultura ay ang mga indibidwal ay may maraming alternatibong magagamit dahil sa laganap ng Internet. Dati, namimili ang mga indibidwal sa isang aktwal na tindahan, kung saan pinaghihigpitan ang mga bagay na naa-access. Kabalintunaan, sa mga araw na ito, pinahihintulutan ng Internet ang mga indibidwal na makarating sa masaganang mga asset sa web. Ang Netflix, halimbawa, ay may napakalaking uri ng mga pelikula. Kahit na lumawak ang sukat ng naa-access na data, lumitaw ang isa pang isyu habang nagpupumilit ang mga indibidwal na piliin ang mga bagay na talagang kailangan nilang makita. Ito ang lugar kung saan pumapasok ang balangkas ng nagrerekomenda.

Ang mga framework ng Recommender ay may mahalagang bahagi sa kasalukuyang industriya ng negosyo sa internet. Halos lahat ng makabuluhang-tech na organisasyon ay naglapat ng mga balangkas ng tagapagrekomenda sa ilang istraktura o sa iba pa. Ginagamit ito ng Amazon upang magmungkahi ng mga item sa mga kliyente, ginagamit ito ng YouTube upang piliin kung aling video ang susunod na ipe-play sa autoplay, at ginagamit ito ng Facebook upang magreseta ng mga pahina na gustuhin at mga indibidwal na susundan. Para sa ilang partikular na organisasyon tulad ng Netflix at Spotify, ang plano ng pagkilos at ang kaunlaran nito ay umiikot sa kapangyarihan ng kanilang mga panukala. Upang lumikha at mapanatili ang gayong mga balangkas, ang isang organisasyon ay karaniwang nangangailangan ng isang pagtitipon ng mga mamahaling mananaliksik ng impormasyon, at mga taga-disenyo. Ang mga balangkas ng suhestyon ay makabuluhan at mahahalagang device para sa mga organisasyon tulad ng Amazon at Netflix, na parehong kilala sa kanilang mga naka-customize na client encounter. Ang bawat isa sa mga organisasyong ito ay nagtitipon at nagsusuri ng impormasyon ng segment mula sa mga kliyente at idinaragdag ito sa data mula sa mga nakaraang pagbili, mga pagtatasa ng item, at pag-uugali ng kliyente. Pagkatapos ay ginagamit ang mga subtlety na ito upang mahulaan kung paano ire-rate ng mga kliyente ang mga hanay ng mga kaugnay na item, o kung gaano kalamang na bumili ang isang kliyente ng karagdagang item.

Ang mga organisasyong gumagamit ng mga balangkas ng nagrerekomenda ay nakasentro sa pagpapalawak ng mga deal dahil sa napaka-customize na mga alok at isang na-upgrade na karanasan ng kliyente. Karaniwang pinapabilis ng mga panukala ang mga paghahanap at ginagawang mas simple para sa mga kliyente na makarating sa nilalamang gusto nila at mabigla sila sa mga alok na hindi nila kailanman hinanap. Ang kliyente ay nagsisimulang makaramdam na kilala at nauunawaan at nakatakdang bumili ng mga karagdagang bagay o kumain ng mas maraming sangkap. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa kung ano ang kailangan ng isang kliyente, ang organisasyon ay nakakakuha ng mataas na kamay at ang panganib ng pagkawala ng isang kliyente sa isang kalaban ay bumababa. Higit pa rito, pinapayagan nito ang mga organisasyon na iposisyon ang kanilang mga sarili sa harap ng kanilang mga karibal at sa wakas ay dagdagan ang kanilang kita.

Mayroong natatanging uri ng mga balangkas ng nagrerekomenda, halimbawa, batay sa nilalaman, paghihiwalay ng komunidad, balangkas ng nagrerekomenda ng kalahating lahi, balangkas ng tagapagrekomendang batay sa segment at bantayan. Ang iba't ibang mga kalkulasyon ay ginagamit ng iba't ibang mga espesyalista sa bawat uri ng balangkas ng mungkahi. Ang isang parsela ng trabaho ay nagawa sa paksang ito, gayunpaman, ito ay isang pinakamahal na punto sa mga mananaliksik ng impormasyon.

Ang impormasyon ay ang ganap na pinakamahalagang mapagkukunan para sa pagbuo ng isang balangkas ng nagrerekomenda. Karaniwan, kailangan mong malaman ang ilang mga insight tungkol sa iyong mga kliyente at mga bagay. Kung mas malaki ang index ng data sa iyong pagmamay-ari, mas gagana ang iyong mga framework. Mas matalinong magkaroon ng pangunahing balangkas ng tagapagrekomenda para sa isang maliit na pag-aayos ng mga kliyente, at maglagay ng mga mapagkukunan sa lahat ng mas kapansin-pansing mga pamamaraan kapag nabuo ang base ng kliyente.

Habang dumarami ang bilang ng mga item na nagiging accessible sa web, ang mga proposal na motor ay mahalaga sa magiging kapalaran ng online na negosyo. Hindi lamang sa kadahilanang nakakatulong sila sa pagtaas ng mga deal at komunikasyon ng kliyente, ngunit bilang karagdagan dahil patuloy silang tutulong sa mga organisasyon na tanggalin ang kanilang stock para makapagbigay sila sa mga kliyente ng mga bagay na talagang gusto nila.