Фреймворки Recommender є одними з найвідоміших застосувань інформаційної науки сьогодні. Ви можете застосовувати фреймворки рекомендацій у ситуаціях, коли численні клієнти співпрацюють із багатьма речами. Фреймворки рекомендацій призначають речі клієнтам, наприклад, книги, кінофільми, записи, електронні предмети та багато різних предметів загалом.
Однією з ключових причин, чому нам потрібна система рекомендацій у сучасній культурі, є те, що люди мають багато альтернатив для використання через поширеність Інтернету. Раніше люди робили покупки в реальному магазині, в якому доступ до речей обмежений. Парадоксально, але в наші дні Інтернет дозволяє окремим особам отримувати доступ до багатих активів в Інтернеті. Netflix, наприклад, має величезний асортимент фільмів. Незважаючи на те, що кількість доступних даних розширилася, виникла інша проблема, оскільки людям було важко вибрати те, що їм дійсно потрібно побачити. Це те місце, де з’являється структура рекомендацій.
Фреймворки Recommender займають значну роль у сучасній індустрії інтернет-бізнесу. Практично кожна значуща технологічна організація застосовувала рамки рекомендацій у тій чи іншій структурі. Amazon використовує його, щоб пропонувати елементи клієнтам, YouTube використовує його, щоб вибрати, яке відео відтворювати наступне під час автоматичного відтворення, а Facebook використовує його, щоб призначати сторінки, яким потрібно поставити лайк, і людей, яких слід підписувати. Для певних організацій, таких як Netflix і Spotify, план дій і їх процвітання обертається навколо потужності їхніх пропозицій. Щоб створити та підтримувати такі рамки, організація зазвичай потребує збору дорогих дослідників інформації та дизайнерів. Фреймворки пропозицій є значущими та важливими пристроями для таких організацій, як Amazon і Netflix, які відомі своїми індивідуальними контактами з клієнтами. Кожна з цих організацій збирає та вивчає інформацію про сегменти від клієнтів і додає її до даних про минулі покупки, оцінки товарів і поведінку клієнтів. Потім ці тонкощі використовуються, щоб передбачити, як клієнти оцінюватимуть набори пов’язаних предметів або наскільки ймовірно, що клієнт придбає додатковий товар.
Організації, які використовують рамки рекомендацій, зосереджуються на розширенні угод завдяки надзвичайно індивідуальним пропозиціям і вдосконаленому досвіду клієнтів. Пропозиції зазвичай прискорюють пошук і полегшують клієнтам доступ до вмісту, який їм подобається, і шокують їх пропозиціями, які вони ніколи не могли переглянути. Клієнт починає відчувати себе відомим і зрозумілим і змушений купувати додаткові предмети або споживати більше речовини. Розуміючи, що потрібно клієнту, організація отримує перевагу, і небезпека втратити клієнта на користь суперника зменшується. Крім того, це дозволяє організаціям позиціонувати себе попереду своїх суперників і, нарешті, збільшити свій дохід.
Існують відмінні типи рекомендаційних структур, наприклад, на основі контенту, на основі розділення спільноти, напівпородних рекомендаційних структур, сегментів і ключових слів на основі рекомендацій. Набір розрахунків використовується різними фахівцями в кожному типі системи пропозицій. Над цією темою було зроблено багато роботи, але вона є надзвичайно улюбленою темою серед дослідників інформації.
Інформація є безумовно найважливішим ресурсом для побудови рекомендаційної структури. По суті, вам потрібно знати кілька ідей щодо ваших клієнтів і речей. Чим більший індекс даних у вашій власності, тим краще працюватимуть ваші фреймворки. Розумніше мати фундаментальну структуру рекомендацій для невеликого розподілу клієнтів і вкладати ресурси в усі чудовіші методи, коли клієнтська база розвиватиметься.
Оскільки в Інтернеті стає доступною все більша кількість елементів, двигуни пропозицій мають важливе значення для подальшої долі онлайн-бізнесу. Не лише на тій підставі, що вони сприяють збільшенню угод із клієнтами та комунікації, але й на додаток, оскільки вони продовжуватимуть допомагати організаціям позбутися їхніх запасів, щоб вони могли постачати клієнтам товари, які їм справді подобаються.