Suositusmenetelmiä

Suositusmenetelmiä viittaa erilaisiin strategioihin ja algoritmeihin, joita käytetään henkilökohtaisten suositusten tuottamiseen käyttäjille. Nämä menetelmät pyrkivät ennustamaan, mistä sisällöstä, tuotteista tai palveluista käyttäjä todennäköisesti pitäisi tai olisi kiinnostunut. Yleisimpiä suositusmenetelmiä ovat sisältöpohjaiset suositukset, kollaboratiivinen suodatus ja hybridimallit.

Sisältöpohjaiset suositukset perustuvat käyttäjän aiemmin suosimiin tai kuluttamiin kohteisiin ja niiden ominaisuuksiin. Jos käyttäjä on esimerkiksi pitänyt useista romanttisista komediaelokuvista, järjestelmä voi suositella hänelle lisää samankaltaisia elokuvia. Kollaboratiivinen suodatus puolestaan hyödyntää muiden käyttäjien käyttäytymistä. Se etsii käyttäjiä, joilla on samankaltaisia mieltymyksiä, ja suosittelee sitten kohteita, joista nämä samankaltaiset käyttäjät ovat pitäneet, mutta joihin tarkasteltava käyttäjä ei ole vielä törmännyt.

Hybridimallit yhdistävät useita eri suositusmenetelmiä pyrkimyksenä parantaa suositusten tarkkuutta ja kattavuutta. Yhdistämällä esimerkiksi sisältöpohjaista suodatusta ja kollaboratiivista suodatusta voidaan voittaa kummankin yksittäisen menetelmän rajoituksia. Suositusmenetelmiä käytetään laajalti verkkokaupoissa, suoratoistopalveluissa, sosiaalisessa mediassa ja uutissivustoilla. Niiden tavoitteena on parantaa käyttäjäkokemusta, lisätä sitoutumista ja edistää löytämistä.