gebruikersiteminteracties

Gebruikers-iteminteracties verwijzen naar elke handeling van een gebruiker die betrekking heeft op een item in een digitale omgeving. Voorbeelden zijn klikken op een product, het bekijken van een video, een aankoop, het toevoegen aan een verlanglijst of het geven van een beoordeling. Interacties kunnen expliciet zijn, zoals ratings en reviews, of impliciet, zoals klik- en kijkgedrag, tijd die aan een pagina wordt besteed of aankoopgedrag. Deze data vormen vaak de kern van systemen die gericht zijn op personalisatie en aanbevelingen.

Data over interacties worden meestal georganiseerd als een gebruikers-item-gegevensset of als een continue stroom van gebeurtenissen. Veelvoorkomende velden zijn gebruiker-id, item-id, tijdstempel en een mogelijk gewicht of score. In veel gevallen is de gegevensset zeer schaars, vooral voor oudere of minder populaire items. Modellering omvat technieken zoals collaboratieve filtering, matrixfactoring en neurale netwerken; ook sequentiële of tijdsafhankelijke modellen die rekening houden met de volgorde van interacties.

Toepassingen omvatten aanbevelingssystemen in e-commerce, streamingdiensten en nieuwsplatforms, evenals personalisatie van content en advertenties. Evaluatie gebeurt vaak offline met metrics zoals precisie@k, recall@k en AUC bij expliciete feedback, of met hit rate en mean reciprocal rank bij impliciete feedback; online worden A/B-tests ingezet. Belangrijke aandachtspunten zijn data-sparsetie, cold-start voor nieuwe gebruikers of items, biases, en non-stationariteit van voorkeuren.

Ethische en privacy-aspecten: zorgvuldige omgang met persoonsgegevens, anonimiseren waar mogelijk, geven van duidelijke uitleg over welke data worden verzameld, en waarborging van beveiliging. Best practices omvatten data-minimalisatie, toestemming, transparantie, eerlijkheid en verantwoorde inzet van de systemen.