מערכות המלצה
מתוך WikiBook
מערכות המלצה הן מערכות המציעות למשתמש פריט מסוים (בדרך כלל מוצר) תוך התבססות על מאגר נתונים שנאסף על המשתמש. במלים אחרות, הרעיון מאחורי מערכות אלו הוא לעזור למשתמש להגיע לחומר הנוגע אליו. המערכות מבוססות על מידע שנאסף על המשתמש, באמצעות שילוב של שיטות מוגדרות ומרומזות. דוגמאות לשיטות: לבקש מהמשתמש להעריך פריט מסוים על סולם נע, לדרג אוסף פריטים המועדפים עליו, או על ידי זיכרון תחומי עניין בכניסות הקודמות של המשתמש לדפים באתר ועוד...
== ממשקים שבהם משתמשת מערכת ההמלצה ==
- ממשק סינון
- ממשק המלצה
- ממשק ניבוי
== ממשק סינון - Filtering Interface ==כלי המציג סלקטיבית מידע רלוונטי שעשוי לעניין את המשתמש. הוא מסנן מידע לא נחוץ ומדרג את המידע לפי עדיפות. דברים אלה נעשים בעזרת פרופיל משתמש שהוא ו/או המשתמש בונים.
לדוגמא: מסנן דואר זבל, סינון תוצאות חיפוש וכיו"ב.
== ממשק המלצה == לפי מוצר: דירוג המוצר, ציוני המשתמשים, תגובות גולשים וTOP 10.
לפי מדרג: "מעמד" המדרג, מוצרים נוספים שהוא דירג ותחומי עניין.
== ממשק ניבוי - Prediction Interface ==מערכות המנסות לנתח את אופיו של הלקוח בהתאם לפרופיל שנבנה ולפיו לחזות את תחומי העניין שלו ועניינו במוצרים חדשים. לדוגמא: סוגי ספרים, סוגי מוזיקה, מוצרים נלווים (accessories), מוצרים משלימים...
==יתרונות וחסרונות של מערכות המלצה ==בפני המשתמש הממוצע ישנה דילמה, כאשר המלצת המערכת לא עולה בקנה אחד עם מידע/המלצות שקיבל ממקורות אחרים (אנושיים). אינטואיטיבית יבחר המשתמש בהמלצת חברו, אותו הוא מכיר. פיתוח מערכות ההמלצה פועל על מנת לשנות מצב זה.
== יתרונות ==
- נגישות למאגר מידע בלתי מוגבל.
- מהווה במה למספר הרבה יותר גדול של בעלי עניין (מכל העולם).
- זמינות.
- ניסיון מתמיד לעניין את המשתמש, גם אם אין לו מוטיבציה בכך ע"י שליחת מידע לדואר האלקטרוני של המשתמש.
- אובייקטיביות.
[עריכה] חסרונות
- פוטנציאל לחוסר יושר – תלוי במשתמשי המערכת ובמנהליה.
- ייחוס משקל יתר להמלצה ללא בסיס.
- מקטין את המגוון – מעודד מונופול.
- בסיסי נתונים חסרים - שלא משקפים בהכרח את דעת הקהל האמיתית.
משתמשים יעדיפו, בד"כ, שימוש במערכות המלצה בתחומים כגון:
- קנייה המבוססת על נתונים יבשים: מחיר, תכונות, ביצועים וכו'.
- אתרי חיפוש.
- נושאים המוניים: סרטים, ספרים, הצגות, טיולים וכו'.
- תחומים לא ידועים לכלל האוכלוסייה (נדירים/חדשים).
אולם בקבלת החלטות כבדות משקל, עדיין מפחדים לסמוך על המלצה וירטואלית.
== בעיות המערכת כיום ==
- מיעוט מדרגים יחסי.
- פרופילי הצרכן רחוקים מלהיות מלאים.
- אבחנה בין מדרג "רציני" לבין "סתמי".
- אמינות.
- מוטיבציה לדרג.
- אינטליגנציה מלאכותית לא גבוהה מספיק.
- חלק גדול מהמשתמשים לא מעוניין להשקיע בשימוש במערכת.
[עריכה]
עד עכשיו המערכות השתמשו באנשים כדי להמליץ על מוצרים. בעתיד יתכן שהמערכות ימליצו על האנשים עצמם: תחומי עניין משותפים, תכונות משלימות וכו'. אלגוריתמים מתוחכמים יאפשרו דיוק רב יותר בניבוי והתאמת אדם-מוצר / אדם-אדם. למערכות ההמלצה יהיה מוניטין גבוה, לפחות כמו המלצות חברים אם לא יותר.
