¿Qué son los recomendados?
Los recommender systems (o sistemas de recommendaciones) son un tipo especializado de algoritmos que se utilizan para sugerir información relevante a usuarios basándose en sus hábitos y preferencias anteriores. Estas herramientas están ampliamente disponibles en el campo tecnológico e industriales, ya sea como parte del software o servicios independientes de terceros que se pueden integrar con facilidad.
En este artículo, vamos a explorar 10 recomendados para la evaluación y optimización de los sistemas recommender en el campo tecnológico e empresariales:
### El primero es Collaborative Filtering (CF), que se basa en las preferencias colectivas del usuario. Este método analiza cómo otros utilizadores similares a usted han respondido y recomendado artículos, productos o servicios para sugerirle lo más adecuada posible.
El segundo es Content-Based Filtering (CBF), que se basa en el contenido de los elementos recommender. Este método analiza las características del elemento actual y recomienda otros artículos, productos o servicios similares según su tema, estilo e incluso autoría.
El tercero es Matrix Factorization (MF), que se basa en la matriz de preferencias colectivas para hacer predicciones sobre las puntuaciones del usuario individualmente y recomendarle artículos o producto adecuados según su gusto personalizado. Este método utiliza técnicas avanzadas como el aprendizaje automático, lo que hace posible la optimización continua de los sistemas recommender en tiempo real para maximizar las puntuaciones del usuario y minimizar la redundancia o sobre-recomendación.
El cuarto es Deep Learning (DL), un método avanzado basada en redes neuronales profundas que se utiliza ampliamente hoy día por su capacidad de aprendizaje automático sin supervisión y predicciones precisas sobre los datos complejos como imágenes, sonidos o textos. Este método puede utilizarse para optimizar el rendimiento del sistema recommender mediante la extracción e integración inteligente de características relevantes en tiempo real desde diferentes fuentes heterogéneas y sin estructura fija (por ejemplo: redes sociales, blogs o foros).
El quinto es Evaluación A/Calidad del Sistema Recomendador. Este método se utiliza para evaluar la calidad de los sistemas recommender en término su precisión y relevancia a corto plazo (por ejemplo: RMSE, MAE o F1-score) así como el rendimiento generalizado sobre un conjunto amplio e heterogéneo de datos con una estructura fija.
El sexto es Optimización del Sistema Recomendador que utiliza técnicas avanzadas para optimizar la precisión, relevancia y diversidad a largo plazo (por ejemplo: A/B testing o banderas aleatorias) así como el rendimiento generalizado sobre un conjunto amplio e heterogéneo de datos con una estructura fija.
El séptimo es Evaluación del Sistema Recomendador basada en la experiencia del usuario (UX). Este método se utiliza para evaluar cómo los sistemas recommender afectan a las percepciones, actitudes y comportamientos de uso real por parte de los consumidores finales.
El octavo es Evaluación/Calidad en Tiempo Real del Sistema Recomendador que utilizza técnicas avanzadas para evaluar la calidad e impacto a corto plazo (por ejemplo: AARR, CTR o CVR) de los sistemas recommender sobre el rendimiento comercial y financiero real por parte de las empresas.
El noveno es Optimización en Tiempo Real del Sistema Recomendador que utiliza técnicas avanzadas para optimizar la calidad e impacto a largo plazo (por ejemplo: A/B testing o banderas aleatorias) así como el rendimiento generalizado sobre un conjunto amplio y heterogéneo de datos con una estructura fija.
El décimo es Evaluación del Sistema Recomendador basada en la inteligencia artificial que utiliza técnicas avanzadas para evaluar cómo los sistemas recommender afectan a las percepciones, actitudes y comportamientos de uso real por parte de los consumidores finales.
En resumen: hay muchas herramientas disponibles en el campo tecnológico e empresariales que se pueden utilizar para evaluación o optimización del sistema recommender basado en su precisión, relevancia, diversidad y impacto a largo plazo sobre los usuarios finales. Las técnicas avanzadas como AI/ML son fundamentales hoy día por la capacidad de aprendizaje automático sin supervisión e integración inteligente de características relevantes en tiempo real desde diferentes fuentes heterogéneas y estructura fija para maximizar el rendimiento comercial, financiero y tecnológico del sistema recommender.