innehållsrekommendationer

Innehållsrekommendationer är system som föreslår innehåll, som artiklar, videor eller produkter, som troligen är av intresse för en användare. Målet är att öka relevans och användarengagemang genom att utnyttja historisk interaktion, preferenser och kontext. Rekommendationerna kan presenteras som en lista, flöde eller personligt urval.

De vanligaste metoderna delas in i content-based filtering, kollaborativ filtrering och hybrida metoder. Content-based filtering analyserar innehållets egenskaper och matchar dem mot vad användaren har visat intresse för tidigare. Kollaborativ filtrering bygger på beteendemönster hos många användare, antingen genom matchning av användare eller av objekt. Hybridmetoder kombinerar flera signals för mer robusta rekommendationer.

Datagrunderna inkluderar användarens interaktioner (klick, visning, betyg), sökfrågor och metadata (genre, nyckelord). Systemet måste hantera kalla start-problem och skiftande intressen över tid. Beroende på kontexten kan målsättning vara relevans, serendipitet eller mångfald i val. Det finns risker för integritetsintrång, bias och filterbubblor, samt krav på transparens och användarkontroller.

Utvärdering sker ofta offline genom prediktionsmått och rankingkriterier samt online via A/B-tester. Vanliga användningsområden är streamingtjänster, nyhetsaggregatorer och e-handel. Etiska överväganden fokuserar på användarsamtycke, dataanvändning samt hur rekommendationer stödjer mångfald och tillgång till information.