5 つの一般的な機械学習推奨アルゴリズム

パーソナライゼーションが現在のトレンドです。電子商取引、仮想アシスタント、ショート ビデオのいずれであっても、推奨アルゴリズムは人工知能 (AI) を使用して、パーソナライズされた製品やサービスをユーザーに表示します。

現在の推奨アルゴリズムは、主にソーシャル メディア、Web サイト、電子商取引ポータル、アプリケーション、その他のチャネルからユーザー データを収集し、このデータを使用して機械学習機能を備えた人工知能 (AI) をトレーニングすることに基づいています。

次に、5 つの一般的な機械学習レコメンデーション アルゴリズムを紹介します:

1. 協調フィルタリング

協調フィルタリング (CF) は、ユーザーをマッチングするために使用される古くからある古典的なレコメンデーション テクノロジです。パーソナライズされたアイテム、人物、またはフィードに対して同様の興味を持っている人。つまり、協調フィルタリングは、「この商品を購入した顧客はこの商品も購入しています」タイプの推奨事項を通じて、ユーザーが他の同様の商品を発見するのに役立ちます。これは、ユーザーの購買行動に基づいて特定の種類の製品に対するユーザーの好みを推測し、より類似した製品を推奨することで機能します。今日同様の製品を購入したユーザーを分析することで、将来購入する可能性が高い製品を予測できます。この方法は、ユーザーにより良いショッピング体験を提供するために、パーソナライズされた推奨システムで広く使用されています。

2. コンテンツ ベースのフィルタリング

2 番目の推奨アルゴリズムはコンテンツ ベースのフィルタリングで、購入した製品を入力データとして使用して、同様の製品を推奨します。この推奨方法は、特定のユーザーごとに機能し、大規模なユーザー ベースに適用できます。

このような推奨事項は、通常、e コマース ポータル、短いビデオ、デジタル ライブラリなどの製品で見られます。

3. パーソナライズされたビデオ ランキング

パーソナライズされたビデオ ランカー (PVR) アルゴリズムは、ユーザーの好みを判断するための OTT (オーバーザトップ) サービスの緊急のニーズから生まれました。

Netflix を例に挙げると、デジタル コンテンツの制作と需要のブームにより、Netflix は独自の効果的なレコメンデーション システムを開発するようになりました。

教師あり機械学習アルゴリズムと教師なし機械学習アルゴリズムにより、Netflix はパーソナライズされたコンテンツとパーソナライズされていないコンテンツの推奨の間で適切なバランスをとることができます。

PVR アルゴリズムは、パーソナライズされたフィルタリングと最高ランクの Web シリーズを組み合わせて、各ユーザーにパーソナライズされた方法でデータベース カタログ全体から最適な一致を取得します。

4. ディープ ニューラル ネットワーク

ディープ ニューラル ネットワークを使用して、「いいね！」、コメント、最も一般的に消費されるデジタル コンテンツなどの各ユーザーの履歴記録を分析します。将来のユーザーの好みを正確かつ関連性をもって予測します。ランキング アルゴリズムと組み合わせることで、コンテンツごとに豊富な機能が抽出され、推奨事項がランク付けされます。

5. 知識ベースの推奨システム

知識ベースの推奨システムは、豊富で多様で急速に変化するデータ セットによってサポートされています。データの意図やコンテキストをデコードして、特定のユーザーのクエリに一致させることで、バックエンドにデジタル的に保存された知識を取得します。

機械学習機能を備えたこの種のレコメンデーション システムは、垂直分野における知識を大幅に増やすことができます。この知識ベースの推奨アルゴリズムのユニークな点は、継続的に改善できることです。

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