一项研究显示，76% 的消费者对不提供个性化体验的企业感到沮丧。与此同时，71% 的消费者期待个性化。这凸显了消费者购买习惯的转变和企业适应这种转变的迫切需要。个性化客户体验的一种方法就是推荐引擎。
什么是推荐引擎？
推荐引擎利用预测分析来帮助企业预测客户的愿望和要求。通过分析企业独特的历史和行为数据，这些引擎利用机器学习和统计建模生成先进的算法。这些算法依赖于多种因素的组合。其中之一是客户过去的行为和历史。另一个是消费者对产品的排名。最后是类似群体的行为和历史。
推荐引擎有哪些不同的技术？
协同过滤
协同过滤技术收集并评估有关用户行为、在线活动和偏好的数据。其目的是根据用户与其他用户的相似性来预测用户的偏好。它采用矩阵式公式来绘制和计算这些相似性。使用它的好处是，它不需要了解或分析对象（如产品、电影、书籍），就能准确推荐复杂的项目。它根据对用户的了解来选择建议。它不依赖于可分析的机器内容。例如，如果用户 X 喜欢阅读 A、B 和 C 三本书，而用户 Y 喜欢阅读 A、B 和 D 三本书，那么他们的兴趣爱好相当。因此，用户 X 很可能会选择图书 D，而用户 Y 则会喜欢阅读图书 C。这就是协同过滤的运作方式。
基于内容的过滤
基于内容的过滤是基于描述产品和创建用户首选配置文件的理念。它假定，如果用户喜欢某件商品，那么他们也会喜欢具有相似关键词（如类型、产品类型、颜色和长度）的其他商品。根据余弦距离和欧几里得距离使用一种算法来评估项目的相似性。使用该算法的一个好处是，它不需要其他用户的额外数据。这是因为推荐是针对个人用户的个性化推荐。此外，它还能识别和推荐吸引特定兴趣的小众物品。例如，如果用户 X 喜欢看《蜘蛛侠》等动作片，该技术就会推荐其他动作片或汤姆-霍兰德主演的电影。
混合模式
混合推荐系统同时使用协作数据和基于内容的数据，为用户提供更广泛的推荐项目。这种技术包括为每个项目分配自然语言处理标签，并使用向量方程计算相似度。然后，协同过滤矩阵会根据用户的行为和意图向他们推荐商品。这种方法的优点是被认为比前面提到的方法更准确。例如，Netflix 使用混合推荐引擎，分析用户兴趣（协作），并推荐与高评分内容（基于内容）具有相似属性的节目/电影。
如何开发推荐引擎？
推荐引擎的基础是数据，通过算法分析数据来识别模式。数据的质量和数量对引擎能否提供准确有效的推荐起着至关重要的作用，从而提高收益。通常情况下，推荐引擎在四个阶段利用数据和机器学习算法。让我们来详细了解一下这些阶段。
第 1 步：数据收集 数据收集
要构建一个推荐引擎，最初的重要阶段是收集每个用户的相关数据。显性数据包含从用户输入中收集的信息，如对产品的评分、评论、喜欢、不喜欢或评论；隐性数据包含从用户活动中收集的信息，如网络搜索历史、点击、购物车操作、搜索日志和订单历史。随着时间的推移，每个用户的数据档案都会变得更加独特。然而，我们不能忘记收集客户属性数据，如人口统计学（年龄、性别）、心理统计学（兴趣、价值观），以识别相似客户，以及特征数据（类型、对象类型），以确定相似产品的相似性。
步骤 2：数据存储
收集数据后，下一步就是确保数据的高效存储。随着收集的数据量不断增加，拥有可扩展的存储选项非常重要。有多种可用的存储选项，如 NoSQL、标准 SQL 数据库、MongoDB 和 AWS，具体取决于收集的数据类型。在决定理想的存储选项时，应考虑某些因素，如实施的难易程度、存储容量、集成能力和可移植性。
步骤 3：分析数据
一旦收集到数据，就需要对其进行分析，以提供准确的建议。数据分析有多种方法，包括实时分析、批量分析和近实时分析。实时分析是推荐引擎中使用的一种方法，在事件发生时对其进行评估和分析，从而提供即时推荐。另一方面，批量分析涉及定期处理和分析数据，通常用于发送推荐邮件。最后，近实时分析法介于两者之间，在几分钟内而不是几秒钟内对数据进行分析和处理，通常用于在用户还在网站上时提供推荐。
更进一步说，值得注意的是，一些最流行和广泛使用的推荐引擎库包括 python、Java 和 R。当我们提到 python 时，我们特指 Scikit-learn、Surprise、TensorFlow Recommenders、LightFM 和 PyTorch。同时，Java 包括 Mahout、Lenskit 和 Apache Spark。至于 R，则包括 RecommenderLab、Tidyr 和 Recosystem。
关于趋势，有必要提及深度学习。使用神经网络的基于深度学习的推荐系统正变得越来越流行。TensorFlow Recommenders 和 PyTorch 是构建此类系统的两个流行库。此外，人们对使用基于图的算法和技术来构建推荐系统也越来越感兴趣，像 GraphSAGE 和 Deep Graph Library (DGL) 这样的库也越来越受欢迎。
第四步：过滤数据
分析数据后，最后一步是准确过滤数据，以提供有用的推荐。各种矩阵、数学原理和公式被应用到数据中，以提供适当的建议。选择适当的算法至关重要，而过滤过程的结果就是推荐。
总之，随着互联网数据的快速增长，Netflix 可以预测你下一步想看哪部电影，或者你可能会喜欢亚马逊上的哪款产品，这一点也不足为奇。出于同样的原因，企业利用人工智能为用户搜索和映射相关数据也变得越来越重要。通过这样做，他们可以提升消费者体验，推动数字化趋势，同时还能跟上多家企业之间日益激烈的竞争。
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