تكنوضاد ذكاء اصطناعي

محرك التوصية | RECOMMENDATION ENGINE


ما هو محرك التوصية؟

نظام يقوم باقتراح المنتجات والخدمات والمعلومات على المستخدمين بالاعتماد على تحليل البيانات وترشيحها. إذ يقوم بدايةً بجمع سجلات الاستخدام والسلوكيات السابقة لمستخدم ما، بالإضافة إلى سلوك المستخدمين المماثلين له. وذلك بهدف اقتراح المنتجات التي قد تقع ضمن دائرة اهتمامه. تعتمد محركات التوصية عادةً على البيانات الضخمة وخوارزميات التعلم الآلي، وتقدم طريقة فعالة للشركات لترويج منتجاتها وتقديم حلول مخصصة للمستهلكين بناءً على تجاربهم وسلوكهم وتفضيلاتهم واهتماماتهم.

كيف يعمل محرك التوصية؟

يعتمد محرك التوصية على عنصر أساسي يعرف باسم التابع الموصي (Recommender Function)، والذي يأخذ بعين الاعتبار مجموعة من البيانات والمعلومات المتعلقة بالمستخدم ويتوقع نسبة إقباله على منتج ما. وتمر عملية معالجة البيانات بالمراحل التالية:

  1. مرحلة الجمع: يتم فيها جمع البيانات الصريحة مثل التقييمات والتعليقات على المنتجات، بالإضافة إلى البيانات الضمنية مثل سجلات البحث والتصفح ومحتويات عربات التسوق.
  2. مرحلة التخزين: يتم فيها تخزين البيانات في قواعد البيانات بالشكل المناسب لتتم عملية تحليلها.
  3. مرحلة التحليل: يقوم فيها النظام بتحليل بيانات المستخدم بطرق مختلفة وإيجاد العناصر ذات بيانات التفاعل المشابهة لتفاعله.
  4. مرحلة الترشيح: يتم فيها ترشيح البيانات باستخدام الخوارزميات المناسبة للحصول على المعلومات اللازمة لتقديم التوصيات للمستخدمين.

ما هي فوائد محرك التوصية؟

يساعد محرك التوصية الشركات على زيادة العائدات وتحسين معدلات النقرات على الإعلانات. كما قد يكون له آثار إيجابية على تجربة المستخدم، وبالنتيجة زيادة رضاه عن المنتجات أو الخدمات التي تقدمها تلك الشركة. فعلى سبيل المثال تقدم منصة نيتفلكس مجموعة من توصيات الأفلام والمسلسلات التي قد يستمتع المستخدم بمشاهدتها، وتوفر عليه الكثير من الوقت والجهد اللازم لتصفح مكتبتها الضخمة. وقد تمكنت المنصة باستخدام هذه الميزة من تخفيض معدلات إلغاء الاشتراك موفرة بذلك حوالي مليار دولار سنوياً.


مفاهيم من نفس المحور


مقالات تم ذكر هذا المصطلح فيها


بدعم من تقنيات