تجویز کنندہ فریم ورک آج انفارمیشن سائنس کے سب سے مشہور استعمال میں سے ہیں۔ آپ ان حالات میں تجویز کنندہ فریم ورک کا اطلاق کر سکتے ہیں جہاں متعدد کلائنٹس متعدد چیزوں کے ساتھ تعاون کرتے ہیں۔ تجویز کنندہ فریم ورک کلائنٹس کے لیے چیزیں تجویز کرتے ہیں، مثال کے طور پر، کتابیں، موشن پکچرز، ریکارڈنگز، الیکٹرانک آئٹمز، اور بہت ساری مختلف اشیاء۔

آج کل کی ثقافت میں ہمیں ایک تجویز کنندہ فریم ورک کی ضرورت کیوں ہے اس کے پیچھے ایک اہم محرک یہ ہے کہ انٹرنیٹ کے وسیع ہونے کی وجہ سے لوگوں کے پاس استعمال کرنے کے لیے بہت سارے متبادل موجود ہیں۔ پہلے، لوگ ایک حقیقی اسٹور میں خریداری کرتے تھے، جس میں قابل رسائی چیزیں محدود ہوتی ہیں۔ متضاد طور پر، ان دنوں، انٹرنیٹ افراد کو ویب پر بے شمار اثاثوں کو حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ Netflix، مثال کے طور پر، فلموں کی ایک زبردست درجہ بندی ہے۔ قابل رسائی ڈیٹا کی پیمائش میں توسیع کے باوجود، ایک اور مسئلہ سامنے آیا جب افراد ان چیزوں کو منتخب کرنے کے لیے جدوجہد کر رہے تھے جن کی انہیں واقعی دیکھنے کی ضرورت تھی۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں تجویز کنندہ کا فریم ورک آتا ہے۔

تجویز کنندہ فریم ورک موجودہ انٹرنیٹ بزنس انڈسٹری میں ایک اہم حصہ لیتے ہیں۔ بہت زیادہ ہر اہم ٹیک تنظیم نے کسی نہ کسی ڈھانچے میں سفارشی فریم ورک کا اطلاق کیا ہے۔ ایمیزون اسے کلائنٹس کو آئٹمز تجویز کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے، یوٹیوب اسے آٹو پلے پر اگلی ویڈیو چلانے کے لیے استعمال کرتا ہے، اور فیس بک اسے پسند کرنے کے لیے صفحات اور افراد کو فالو کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ Netflix اور Spotify جیسی بعض تنظیموں کے لیے، عمل کا منصوبہ اور اس کی خوشحالی ان کی تجاویز کی طاقت کے گرد گھومتی ہے۔ اس طرح کے فریم ورک کو بنانے اور برقرار رکھنے کے لیے، ایک تنظیم کو عام طور پر مہنگے معلوماتی محققین اور ڈیزائنرز کے اجتماع کی ضرورت ہوتی ہے۔ تجویز کے فریم ورک Amazon اور Netflix جیسی تنظیموں کے لیے اہم اور اہم آلات ہیں، جو دونوں اپنے حسب ضرورت کلائنٹ کے مقابلوں کے لیے مشہور ہیں۔ ان تنظیموں میں سے ہر ایک کلائنٹس سے سیگمنٹ کی معلومات اکٹھا کرتی ہے اور اس کا جائزہ لیتی ہے اور اسے ماضی کی خریداریوں، آئٹم کی تشخیص اور کلائنٹ کے رویے کے ڈیٹا میں شامل کرتی ہے۔ ان باریکیوں کا استعمال اس کے بعد یہ اندازہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے کہ کلائنٹ متعلقہ اشیاء کے سیٹوں کی درجہ بندی کیسے کریں گے، یا کلائنٹ کے اضافی آئٹم کی خریداری کا کتنا امکان ہے۔

انتہائی حسب ضرورت پیش کشوں اور اپ گریڈ شدہ کلائنٹ کے تجربے کی وجہ سے تنظیمیں تجویز کنندہ فریم ورک کے مرکز کو توسیع دینے کے ارد گرد استعمال کرتی ہیں۔ تجویزیں عام طور پر تلاشوں کو تیز کرتی ہیں اور کلائنٹس کے لیے اس مواد کو حاصل کرنا آسان بناتی ہیں جس کے وہ خواہشمند ہیں اور انھیں ایسی پیشکشوں سے چونکا دیتے ہیں جن کے لیے وہ کبھی نہیں دیکھ سکتے تھے۔ کلائنٹ کو معلوم اور سمجھنا شروع ہو جاتا ہے اور وہ اضافی اشیاء خریدنے یا زیادہ مادہ کھانے کا پابند ہوتا ہے۔ یہ سمجھنے سے کہ ایک کلائنٹ کو کیا ضرورت ہے، تنظیم اوپری ہاتھ حاصل کر لیتی ہے اور دعویدار سے کلائنٹ کو کھونے کا خطرہ کم ہو جاتا ہے۔ مزید برآں، یہ تنظیموں کو اپنے حریفوں کے سامنے خود کو کھڑا کرنے اور آخر کار اپنی آمدنی میں اضافہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

تجویز کنندہ کے فریم ورک کی مخصوص قسم ہے، مثال کے طور پر، مواد پر مبنی، کمیونٹی سے الگ کرنے والا، ہاف بریڈ ریمانڈر فریم ورک، سیگمنٹ اور واچ ورڈ پر مبنی تجویز کنندہ فریم ورک۔ ہر قسم کے تجویز کے فریم ورک میں مختلف ماہرین کی طرف سے حساب کی ایک درجہ بندی کا استعمال کیا جاتا ہے۔ اس موضوع پر کام کا ایک پارسل کیا گیا ہے، اب بھی، یہ معلومات کے محققین کے درمیان ایک انتہائی پسندیدہ نقطہ ہے۔

تجویز کنندہ کے فریم ورک کی تعمیر کے لیے معلومات مطلق سب سے اہم وسیلہ ہے۔ بنیادی طور پر، آپ کو اپنے گاہکوں اور چیزوں کے بارے میں کچھ بصیرتیں جاننے کی ضرورت ہے۔ آپ کی ملکیت میں ڈیٹا انڈیکس جتنا بڑا ہوگا، آپ کا فریم ورک اتنا ہی بہتر کام کرے گا۔ کلائنٹس کے تھوڑے سے انتظامات کے لیے ایک بنیادی تجویز کنندہ فریم ورک کا ہونا زیادہ ہوشیار ہے، اور ایک بار جب کلائنٹ کی بنیاد تیار ہو جائے تو تمام زیادہ قابل ذکر طریقوں میں وسائل ڈالیں۔

ویب پر اشیاء کی مسلسل بڑھتی ہوئی تعداد کے قابل رسائی ہونے کے ساتھ، آن لائن کاروبار کی حتمی قسمت کے لیے پروپوزل موٹرز ضروری ہیں۔ نہ صرف اس بنیاد پر کہ وہ کلائنٹ کے سودوں اور مواصلات کو بڑھانے میں مدد کرتے ہیں، پھر بھی اس کے علاوہ چونکہ وہ تنظیموں کو اپنے اسٹاک سے نجات دلانے میں مدد کرتے رہیں گے تاکہ وہ کلائنٹس کو وہ اشیاء فراہم کرسکیں جو وہ واقعی پسند کرتے ہیں۔