سیستم‌های توصیه‌گر نوعی هوش مصنوعی هستند که مبنای کارشان علوم رفتاری است و مهم‌ترین مفاهیم رفتار انسان را پوشش می‌دهند. این سیستم‌ها بر این اساس طراحی شده‌اند که انسان‌ها قابل پیش‌بینی هستند و رفتارشان نوعی الگوی خاص دارد و در این صورت قابل پیش‌بینی هستند.
انواع سیستم‌های توصیه‌گر
به‌طورکلی دو نوع سیستم توصیه‌گر داریم؛ یکی فیلترینگ مشارکتی و دیگری فیلترینگ مبتنی‌بر محتواست.
زیربنای این فیلترینگ در سیستم‌های توصیه‌گر را بازخورد کاربران تشکیل می‌دهند که می‌تواند از امتیازدهی کاربران، لایک و دیسلایک، میزان توجه، میزان استفاده و غیره از آن‌ها به‌دست آید. این نوع فیلترینگ دو نوع دید محدود و کلی دارد که هرکدام ویژگی‌های خاص خود را دارند.
در دید محدود این نوع فیلترینگ نوعی پیش‌بینی به‌صورت خودکار از طریق علایق کاربر را انجام می‌دهد. درواقع روش فیلترینگ مشارکتی داده‌ها را از کاربران متفاوت گردآوری و سپس اقدام به تصمیم‌گیری می‌کند. در فیلترینگ مشارکتی، اگر شخص اول با شخص دوم دیدگاهی یکسان داشته باشد، به احتمال زیاد شخص دوم دیدگاه شخص اول را متفاوت می‌داند.
در رسانۀ نتفلیکس، براساس فهرستی که از سلایق کاربران تهیه شده، از سیستم توصیه‌گر برای پیش‌بینی علاقه کاربران جهت دیدن برنامه‌ها استفاده می‌شود. پیش‌بینی‌ای که از طریق فیلترینگ مشارکتی انجام می‌شود، مختص کاربر است، اما نتیجۀ تصمیم‌گیری براساس داده‌های جمع‌آوری‌شده از دیگر کاربران است.
اگر بخواهیم به‌طورکلی به این موضوع نگاه کنیم، فیلترینگ مشارکتی نوعی فرآیند پالایش داده‌هاست که از طریق روش‌های مشارکت محور بین دیدگاه، عوامل، منبع داده‌های متفاوت و غیره انجام می‌شود. این نوع فیلترینگ در سیستم‌های توصیه‌گر معمولاً روی مجموعۀ داده‌های بسیار بزرگ انجام می‌شود و خود انواع مختلفی دارد.
روش فیلترینگ مبتنی‌بر محتوا در هوش مصنوعی، کاملاً براساس توضیحات آیتم مانند کالا و فهرست موردعلاقه و ارجحیات کاربر انجام می‌شود. این روش برای شرایطی مناسب است که در آن در خصوص آیتم‌ها داده‌های مشخص و معلومی وجود داشته باشند. این داده‌ها شامل نام، موقعیت مکانی و غیره است که همیشه نیز قابل‌دسترس نیستند. سیستم‌های توصیه‌گری که بر مبنای فیلترینگ محتوا کار می‌کنند، فرآیند توصیه را نوعی طبقه‌بندی می‌دانند و آن را مختص کاربر در نظر می‌گیرند.
این نوع از سیستم‌های توصیه‌گر برای دسته‌بندی موارد موردپسند کاربر و غیرپسند، از انواع طبقه‌بندی‌ها استفاده می‌کنند. آن‌ها در دستور کار خود توجه به ویژگی‌های محصول را قرار می‌دهند و از کلیدواژه‌ها برای توصیف انواع آیتم‌ها استفاده می‌کنند. در این صورت پروفایلی برای نمایش دادن انواع آیتم‌هایی که کاربران دوست دارند ساخته می‌شود.
سیستم توصیه‌گر دارای الگوریتمی است که تلاش می‌کند آیتم‌هایی را به کاربر نشان دهد، این آیتم‌ها بسیار به آیتم‌های موردپسند قبلی کاربر نزدیک هستند. ریشۀ روش فیلترینگ مبتنی‌بر محتوا در هوش مصنوعی را می‌توان تحقیقات بازیابی اطلاعات و فیلترینگ یافت. اخیراً شناسایی الگو در ماشین لرنینگ پیشرفت زیادی داشته است که ارتقای مدل محتوا محور را نیز درپی داشته است.
چرا از سیستم‌های توصیه‌گر استفاده کنیم؟
در این بخش به اهمیت و مزایای استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر می‌پردازیم تا ببینیم چرا کسب و کارهای بزرگ دنیا توجۀ ویژه‌ای به هوش مصنوعی در بیزینس خود دارند.
یکی از دلایل مهم استفاده از Recommender System، تأثیر عجیب آن روی روند افزایش فروش محصولات و خدمات است. هنگامی‌که به مخاطب محصولی پیشنهاد می‌شود که هم‌زمان به دنبال آن بوده، احتمال بازدید و خرید در لحظه آن محصول بسیار افزایش پیدا می‌کند. در مراحل قیف بازاریابی می‌توان از این سیستم هوش مصنوعی برای افزایش نرخ تبدیل به‌طور کارآمدی استفاده کرد. به‌عنوان مثال، یک کمپین بازاریابی ایمیلی را درنظر بگیرید؛ اگر محتوایی که به آن‌ها پیشنهاد می‌شود طبق علایق آن‌ها برایشان ارسال شود، نرخ کلیک افزایش‌یافته و تعامل کاربر با بیزینس بیشتر می‌شود. در این صورت نرخ تبدیل نیز بسیار بالاتر خواهد رفت، اما تصور کنید اگر این محتوا براساس علایق نبود و به‌صورت رندوم ارسال می‌شد، چه فاجعه‌ای برای یک کسب‌وکار به بار می‌آمد.
سیستم توصیه‌گر می‌تواند روند تبلیغات و افزایش خرید را به‌طور هوشمندانه‌ای هدایت کند.
در نظر بگیرید هرچه که پیشنهادهای بهتر و مناسب‌تری به کاربر ارائه شود، او می‌تواند تجربۀ بهتری از کار با کسب‌وکار شما داشته باشد، زیرا مخاطب احساس می‌کند آن بیزینس تمام سلایق و علایق او را می‌شناسد و در مقابل حس نزدیکی و رضایت را به او القا می‌کند.
از شاخص‌های پراهمیت هر کسب‌وکار که باید به آن توجه ویژه‌ای داشت، نرخ ریزش است که به میزان خروج مشتریان و توقف خرید آن‌ها اشاره می‌کند. این نرخ ریزش مشتری همان کاهش ارتباط مخاطب با کسب‌وکار است. سیستم توصیه‌گر به‌راحتی می‌تواند از کاهش این نرخ جلوگیری کند و با ارائه پیشنهادهای مناسب و کاربردی ارتباط آن‌ها را قوی کند. کاهش نرخ ریزش مخاطب یکی از مزایای کاربردی و بسیار مهم Recommender System است که گاهی یک بیزینس را از مرز ورشکستگی نجات می‌دهد.
هنگامی که تعامل کاربران در سایت بیشتر می‌شود، بدین معناست که کاربر وقت بیشتری را در آن‌ها می‌گذراند. این کار سبب می‌شود سئو سایت بهبودیافته و ترافیک بیشتر و بهتری جذب شود و موجب بالاتر رفتن امتیاز آن نیز می‌شود. برند‌های قوی با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر، سعی می‌کنند در سئوی سایت خود پیشرفت بیشتری حاصل کنند. در این صورت با بالا رفتن امتیاز و به کمک این سیستم‌ها، ورودی بیشتری دریافت می‌شود.
کلام پایانی
در این مقاله به بررسی توانایی هوش مصنوعی و سیستم‌های توصیه‌گر پرداختیم و آشنایی کلی با انواع آن نیز پیدا کردیم. امروزه تمام کسب‌وکارهای قدر دنیا توانسته‌اند بیزینس خود را با کمک سیستم‌های توصیه‌گر گسترش زیادی بدهند. البته هیچ سیستمی بدون نقص نیست و باید معایب این سیستم را نیز قبل از اجرا در نظر بگیرید، اما مزایای سیستم توصیه‌گر در دنیا به‌طور کاربردی جواب داده‌است. برای بررسی تخصصی مقالات هوش مصنوعی می‌توانید به وبسایت Hamyarit.com مراجعه کنید.