Da die vom Internet generierte Datenmenge weiterhin exponentiell wächst, wird es für Benutzer immer schwieriger, die benötigten Informationen zu finden. Hier kommen Empfehlungsmaschinen ins Spiel. Diese Maschinen verwenden Daten, um das Benutzerverhalten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen zu geben. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf Empfehlungsmaschinen, einschließlich was sie sind, wie sie funktionieren und ihre potenziellen Anwendungsfälle und Fallstricke.
Was ist eine Empfehlungsmaschine und warum ist sie wichtig?
Eine Empfehlungsmaschine ist eine Art von Software, die maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um Benutzern personalisierte Empfehlungen zu geben. Diese Empfehlungen können sich auf Produkte, Dienstleistungen oder andere Arten von Inhalten beziehen und sollen Benutzern dabei helfen, schneller und effizienter zu finden, wonach sie suchen. Das Ziel einer Empfehlungsmaschine ist es, relevante Empfehlungen basierend auf den Interessen und Verhaltensweisen des Benutzers bereitzustellen und ihm gleichzeitig dabei zu helfen, neue Artikel zu entdecken, die er sonst möglicherweise nicht gefunden hätte.
Einer der Hauptgründe, warum Empfehlungsmaschinen so wichtig sind, ist, dass sie dazu beitragen können, die Kundenzufriedenheit und -loyalität zu steigern. Durch die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen können diese Suchmaschinen Benutzern helfen, die Produkte und Dienstleistungen zu finden, die ihren Anforderungen am besten entsprechen, was zu höheren Kundenbindungsraten und höheren Einnahmen führen kann. Indem sie Benutzern dabei helfen, neue Artikel zu entdecken, die sie sonst vielleicht nicht gefunden hätten, können Empfehlungsmaschinen Unternehmen dabei helfen, ihre Produktlinien zu erweitern und neue Zielgruppen zu erreichen.
Beispielsweise ist die Empfehlungsmaschine von Amazon dafür bekannt, dass sie Benutzern personalisierte Produktempfehlungen basierend auf ihrem Browser- und Kaufverlauf bietet. Dies hilft Benutzern nicht nur, Produkte zu finden, die sie wahrscheinlich interessieren, sondern erhöht auch die Chancen, dass sie einen Kauf tätigen.
Wie baut man eine Empfehlungsmaschine und ihre verschiedenen Phasen auf?
Der Prozess der Erstellung von Empfehlungen umfasst vier Hauptphasen:
1. Sammlung – In dieser Phase werden Daten über das Verhalten und die Vorlieben des Benutzers gesammelt. Die Daten können explizit sein, z. B. Bewertungen und Kommentare zu Produkten, oder implizit, z. B. Seitenaufrufe in GA4, Bestellhistorie, Rückgabehistorie und Warenkorbereignisse.
2. Speichern – Die Art der Daten, die Sie zum Erstellen von Empfehlungen verwenden, kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, welche Art von Speicher Sie verwenden sollten, z. B. BigQuery, eine Standard-SQL-Datenbank oder Objektspeicher.
3. Analysieren – Die Empfehlungsmaschine analysiert die gesammelten Daten und identifiziert Artikel mit ähnlichen Daten zur Benutzerinteraktion, indem sie sie mithilfe verschiedener Analysemethoden wie Stapelanalyse, Echtzeitanalyse oder Systemanalyse nahezu in Echtzeit filtert. Typische Algorithmen umfassen Matrix Factorization, Factorization Machines oder Two Towers und können in Python oder R geschrieben werden.
4. Filtern – Der letzte Schritt besteht darin, die Daten zu filtern, um die relevanten Informationen zu extrahieren, die erforderlich sind, um dem Benutzer Empfehlungen zu geben. Um dies zu ermöglichen, ist die Auswahl eines für die Empfehlungsmaschine geeigneten Algorithmus aus der Liste der im nächsten Abschnitt erläuterten Algorithmen unerlässlich.
Welche Arten von Empfehlungsmaschinen gibt es?
Kollaboratives Filtern:
Der kollaborative Filteransatz basiert auf dem Sammeln und Analysieren von Informationen über Benutzerverhalten, -aktivitäten oder -präferenzen. Die Idee ist, vorherzusagen, was einem Benutzer gefallen wird, basierend auf der Ähnlichkeit mit anderen Benutzern. Die Vorhersage erfolgt unter Verwendung verschiedener maschineller Lerntechniken für vorausschauende Wartung. Wenn Benutzer X beispielsweise Tennis, Badminton und Golf mag, während Benutzer Y Tennis, Badminton und Hockey mag, haben sie ähnliche Interessen. Daher besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass X Hockey und Y Golf mögen würde. So funktioniert kollaboratives Filtern. Es gibt zwei Arten von kollaborativen Filtertechniken: kollaboratives Filtern von Benutzern und kollaboratives Filtern von Elementen. Einer der Hauptvorteile des kollaborativen Filteransatzes besteht darin, dass komplexe Elemente wie Filme genau empfohlen werden können, ohne dass ein Verständnis des Elements selbst erforderlich ist, da es nicht von maschinell analysierbaren Inhalten abhängt.
Inhaltsbasierte Filterung:
Inhaltsbasierte Filtermethoden basieren hauptsächlich auf der Beschreibung eines Artikels und einem Profil der bevorzugten Auswahlmöglichkeiten des Benutzers. Beim inhaltsbasierten Filtern werden Schlüsselwörter verwendet, um die Artikel zu beschreiben, während ein Benutzerprofil erstellt wird, um die Art des Artikels anzugeben, den dieser Benutzer mag. Schaut sich ein Nutzer zum Beispiel gerne Filme wie Mission Impossible an, dann empfiehlt das Empfehlungssystem Filme des Action-Genres oder Filme von Tom Cruise. Die wichtigste Prämisse der inhaltsbasierten Filterung ist, dass, wenn Ihnen ein Artikel gefällt, Ihnen auch ein ähnlicher Artikel gefallen wird. Dieser Ansatz hat seine Wurzeln hauptsächlich in der Informationsbeschaffungs- und Informationsfilterungsforschung.
Hybride Empfehlungssysteme:
Hybride Empfehlungsmaschinen sind im Wesentlichen die Kombination verschiedener Bewertungs- und Sortieralgorithmen. Beispielsweise könnte eine hybride Empfehlungsmaschine kollaboratives Filtern und produktbasiertes Filtern zusammen verwenden, um Kunden eine breitere Palette von Produkten mit genauer Präzision zu empfehlen. Netflix ist ein hervorragendes Beispiel für ein hybrides Empfehlungssystem, da sie Empfehlungen abgeben durch:
Vergleichen der Beobachtungs- und Suchgewohnheiten von Benutzern und Finden ähnlicher Benutzer auf dieser Plattform, wodurch kollaboratives Filtern verwendet wird
– Empfehlen solcher Shows/Filme, die gemeinsame Merkmale mit denen haben, die vom Benutzer hoch bewertet wurden. Auf diese Weise nutzen sie die inhaltsbasierte Filterung.
– Im Vergleich zu rein kollaborativen und inhaltsbasierten Methoden können hybride Methoden genauere Empfehlungen liefern. Sie können auch die üblichen Probleme in Empfehlungssystemen wie Kaltstart und Probleme mit Datenknappheit überwinden.
Was sind Beispiele und Vorteile einer Empfehlungsmaschine?
1. Empfehlungsmaschinen werden in einer Vielzahl von Anwendungen und Branchen verwendet, darunter: E-Commerce: Empfehlungsmaschinen werden häufig in E-Commerce-Plattformen verwendet, um Benutzern personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage ihres Browser- und Kaufverlaufs bereitzustellen.
2. Medien und Unterhaltung: Empfehlungsmaschinen werden auf Medien- und Unterhaltungsplattformen verwendet, um Filme, Fernsehsendungen und andere Inhalte basierend auf Benutzerpräferenzen und Sehgewohnheiten vorzuschlagen.
3. Social Media: Empfehlungsmaschinen werden auf Social-Media-Plattformen verwendet, um Inhalte und Freunde basierend auf Benutzerverhalten und -präferenzen vorzuschlagen.
4. Bildung: Empfehlungsmaschinen werden auf Bildungsplattformen verwendet, um Lernressourcen und Kurse basierend auf dem Lernstil und den bisherigen Leistungen eines Schülers vorzuschlagen.
5. Gesundheitswesen: Empfehlungsmaschinen werden auf Gesundheitsplattformen verwendet, um personalisierte Behandlungsempfehlungen basierend auf der Krankengeschichte und den Symptomen eines Patienten bereitzustellen.
Was sind die möglichen Fallstricke für jede der Empfehlungsmaschinen?
Obwohl Empfehlungsmaschinen erhebliche Vorteile bieten können, gibt es auch potenzielle Fallstricke, die es zu beachten gilt. Hier sind einige häufige Fallstricke für jede Art von Empfehlungsmaschine:
Inhaltsbasierte Filterung:
Die inhaltsbasierte Filterung kann Probleme bereiten, wenn nur wenige Daten verfügbar sind oder wenn Artikelattribute nicht klar definiert sind. Darüber hinaus kann die inhaltsbasierte Filterung zu „Filterblasen“ führen, in denen Benutzern nur Elemente empfohlen werden, die ihren bestehenden Vorlieben entsprechen, wodurch ihre Exposition gegenüber neuen Inhalten eingeschränkt wird.
Kollaboratives Filtern:
Kollaboratives Filtern kann schwierig sein, wenn es nur wenige Benutzer gibt oder wenn Benutzer einzigartige Präferenzen haben. Darüber hinaus kann die kollaborative Filterung zu „Echokammern“ führen, in denen Benutzern nur Elemente empfohlen werden, die den Präferenzen einer kleinen Untergruppe von Benutzern entsprechen, wodurch ihre Exposition gegenüber unterschiedlichen Inhalten eingeschränkt wird.
Hybrid-Empfehlungs-Engines:
Hybrid-Empfehlungs-Engines können komplex zu erstellen und zu warten sein und erfordern erhebliches Know-how in den Bereichen Data Engineering und maschinelles Lernen. Darüber hinaus können hybride Empfehlungsmaschinen immer noch unter denselben Fallstricken leiden wie ihre Komponentenempfehlungstechniken, wie z. B. Filterblasen und Echokammern. Empfehlungsmaschinen sind leistungsstarke Tools, um Benutzern in einer Vielzahl von Branchen personalisierte Empfehlungen zu geben. Durch den Einsatz von maschinellen Lerntechniken wie inhaltsbasierter Filterung, kollaborativer Filterung und hybriden Empfehlungsmaschinen können Unternehmen die Kundenzufriedenheit, das Engagement und den Umsatz steigern.
Möchten Sie mehr über Empfehlungsmaschinen erfahren?
Kontaktieren Sie uns oder folgen Sie Indaru auf Linkedin!
Image by rawpixel.com on Freepik
