Sites de recommandation sociale

En général, ces prévisions sont faites selon les données connues utilisateur sur vos films, votre musique ou vos livres préférés En outre, si vos contacts sont intéressés à un sujet, il est considéré qu'il devrait également être d'intérêt pour cette information, il est généralement complétée par un ensemble d'informations plus explicite qui peut être obtenu en demandant au consommateur de choisir entre une gamme, vos produits préférés ou décidé entre deux objets qui sont volonté d'acheter pour lui

Amazon, pionnier

Considéré comme l'excellent site de commerce électronique, Amazon utilise un système très sophistiqué de conseiller achat de produits personnalisés appels de recommandation à la fois les éléments que l'utilisateur a déjà acquis, et ceux qui, d'une certaine manière, nous avons intéressés à leur rendre visite ou les ajouter à votre liste de souhaits

Amazon utilise trois critères principaux: l'utilisateur, l'environnement social et des produits Ainsi, fonde ses recommandations sur les comportements individuels et que d'autres utilisateurs avec le même type de produit est évident que cherche à encourager l'achat d'un plus grand nombre de articles lors de la création d'une commande dans votre boutique

Aussi radio Internet Last FM utilise un programme de référence sur la base de la musique choisie, ce qui permet à l'utilisateur, avec un clic de souris, si vous dites que vous êtes conseillé le veuille ou non Ainsi, le système recueille des renseignements conseiller les autres

Mais au-delà Amazon ou Fm dernier, à l'heure actuelle, les systèmes de recommandation sont utilisés dans de nombreux sites Web et les plates-formes en ligne Les réseaux sociaux sont devenus l'un des endroits où ces systèmes sont devenus populaires sur la base du les réseaux sociaux comme Facebook l'environnement sont en mesure de montrer la page personnalisée pour chaque groupe d'utilisateurs, fils de conversation ou des personnes d'intérêt en fonction de la performance des autres contacts de ces techniques sont également utilisées pour afficher une publicité personnalisée et segmentés

Ces systèmes ont même sauter les mêmes moteurs de recherche et ont appris des précédentes sessions de l'utilisateur pour résultats suggèrent que, sans être les principaux sujets de l'enquête, peuvent être intéressés Ping, le pari de Microsoft dans ce segment, utilisé différentes technologies de suggérer des recherches et effectuer produit comparatif en fonction du profil de l'utilisateur Pendant ce temps, Google peut personnaliser en fonction de l'emplacement ou de l'activité de l'utilisateur récente, si elle a accepté de chercher dans leur compte Google

Certains services intéressants

recommandation sociale des systèmes les plus populaires sont liées aux stations de musique ou des plates-formes d'achats en ligne tels que Last FM, Pandora, Slacker et système de Genius, qui fait partie de la boutique iTunes en ligne, ils sont quelques-uns des systèmes les mieux connus recommandent ils analysent les pistes de données de la musique jouée par les utilisateurs et de les airs sélectionnés d'apparence similaire

Avec le système de recommandation de produits Amazon, il y a d'autres plates-formes avec des achats orientés vers la technologie similaires tels que ChoiceStream et StyleFeeder Ces services aident les utilisateurs à trouver des produits qui répondent à leurs goûts et préférences analyser les données pour chaque consommateur trouver les bons articles à votre profil

Snooth est une plate-forme de recommandation sociale pour le vin a un moteur de recherche et un système qui permet aux utilisateurs de recevoir personnalisé sur la base des évaluations de la dégustation des vins qui ont été introduites suggestions antérieures Par conséquent, plus le nombre de votes effectué par l'utilisateur sur la plate-forme seront les conseils les plus réussies

Pendant ce temps Jenni est un réseau social qui envoie des suggestions de films et de programmes de télévision en fonction des préférences personnelles pour que le système fonctionne correctement, il est nécessaire d'une douzaine de test pour le goût de films et de télévision, afin de tracer le profil de l'utilisateur

considérations importantes

Malgré l'efficacité de ces services, ces technologies font face à des problèmes qui peuvent causer une défaillance du système Le principal inconvénient est le manque de données d'Amazon At Last fm, il est nécessaire qu'il y ait un grand nombre d'informations pour la recommandation fonctionner efficacement ailleurs, les goûts changent au fil du temps

En conclusion, il faut se rappeler que chaque personne est différente et donc les recommandations devrait couvrir toute la gamme des affinités relatives gris Sinon, ils finiront par un échec Le contenu ne peut pas être marqué seulement comme «blanc» ou "black" et la cible bas ce modèle

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