Bir Şey İzlediğimiz Anda Karşımıza Biçim Görüntüler Çıkaran Teklif Algoritmaları Tam Olarak Nasıl Çalışıyor?

Siz de bir sinema izlerken ya da bir video izledikten sonra karşınıza çıkan tekliflerin tam da sizin zevkinize göre olduğunu fark ediyor musunuz?

Sanki biri size elle seçip önermiş gibi değil mi? İşte teklif algoritması dediğimiz tam olarak bu şey!

Peki nasıl çalışıyor dersiniz?

Öneri algoritmaları, kullanıcıların geçmiş davranışlarına, tercihlerine ve kalıplarına dayanarak şahsileştirilmiş teklifler sunan bir makine öğrenmesi sistemidir. Kullanıcıların ilgisini çekecek içerikleri filtrelemek ve önermek için çeşitli algoritmalar kullanır.

Bu sistemler; e-ticaret, sosyal medya, cümbüş ve diğer çevrimiçi platformlarda kullanıcı etkileşimini ve memnuniyetini artırmak, satışları ve gelirleri artırmak maksadıyla yaygın olarak kullanılır.

Öneri algoritmalarının çalışma süreci dört adımdan oluşur:

İlk adım, kullanıcı bilgilerinin toplanmasıdır. Datalar; kullanıcı değerlendirmeleri, yorumlar, tıklama dataları, satın alma geçmişii davranışsal dataları içerebilir.

Veriler, kullanıcı anketleri ya da geri bildirim formları aracılığıyla açıkça toplanabilir ya da kullanıcı etkileşimleriyle dolaylı olarak toplanabilir.

İkinci adım ise kullanıcı bilgileri toplandıktan sonra tahlil için bir veri tabanında depolanır. Datalar, cinsine ve hacmine bağlı olarak yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış formatta depolanabilir.

Bir sonraki adım, kullanıcı bilgilerini tahlil ederek kalıpları ve eğilimleri belirlemektir.

Kümeleme, sınıflandırma ve regresyon çeşitli data tahlil teknikleri kullanılarak yapılabilir. Emel; kullanıcının tercihlerini, ilgi alanlarını anlamak ve bu bilgileri kişiselleştirilmiş önerilerde kullanmaktır.

Son adımsa bilgileri filtrelemek ve kullanıcıya tekliflerde bulunmaktır. Bu da iş birlikçi, içerik tabanlı vehibrit filtrelemegibi çeşitli teklif algoritmaları kullanılarak yapılabilir.

Algoritma, kullanıcı bilgilerini ve tahlil sonuçlarını kullanarak kullanıcıya ilgi cazibeli olabilecek öğelerin bir listesini oluşturur. Teklifler, kullanıcıya öneri widget’ı, e-posta ya da bildirim gibi şahsileştirilmiş bir şekilde sunulur.