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रिकमेंडेशन एल्गोरिदम कैसे काम करता है?
झटपट जवाब
रिकमेंडेशन एल्गोरिदम आपके व्यवहार से आपकी पसंद सीखता है और वह सुझाता है जो आपको पसंद आ सकता है। यह आपके देखे, खरीदे या पसंद किए गए चीज़ों की तुलना लाखों दूसरे लोगों के पैटर्न से करता है, ताकि अंदाज़ा लगा सके कि आपको आगे क्या चाहिए होगा। यह ट्रैक करता है कि आप क्या क्लिक, देख, खरीद या रेट करते हैं।
यह कैसे होता है — चरण दर चरण
- यह ट्रैक करता है कि आप क्या क्लिक, देख, खरीद या रेट करते हैं।
- यह ऐसे लोगों को ढूँढता है जिनकी पसंद आपसे मिलती है और आपकी पसंदीदा चीज़ों जैसी चीज़ें खोजता है।
- यह अंदाज़ा लगाता है कि जो चीज़ें आपने अभी नहीं देखी हैं, वे आपको कितनी पसंद आएँगी।
- यह सबसे अच्छे अनुमानों को रैंक करके आपको दिखाता है।
- यह स्ट्रीमिंग, शॉपिंग और सोशल ऐप्स की फीड्स को चलाता है।
लोग यह भी पूछते हैं
रिकमेंडेशन सिस्टम को कैसे पता चलता है कि मुझे क्या पसंद है?
यह आपकी गतिविधि से सीखता है और कई दूसरे यूज़र्स के पैटर्न से तुलना करके अंदाज़ा लगाता है कि आपको कौन सी चीज़ें पसंद आ सकती हैं।
कॉलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग क्या है?
एक आम तरीका जो उन चीज़ों को सुझाता है जो आपके जैसी पसंद वाले लोगों को पसंद थीं — 'आप जैसे लोगों को यह भी पसंद आया।'
रिकमेंडेशन कभी-कभी दोहराव वाले क्यों लगते हैं?
वे उसी पर निर्भर रहते हैं जिसमें आप पहले से रुचि दिखाते हैं, जिससे एक 'बबल' बन सकता है; कई सिस्टम इसे रोकने के लिए जानबूझकर विविधता जोड़ते हैं।
YouTube या Netflix कैसे सुझाव देते हैं?
आपके व्यवहार को सीखकर, मिलते-जुलते यूज़र्स और मिलते-जुलते कंटेंट के पैटर्न से मिलाकर, फिर सुझावों को रैंक करके।
रिकमेंडेशन कभी-कभी इतने सटीक क्यों लगते हैं?
वे बहुत सारे व्यवहारिक डेटा का इस्तेमाल करते हैं और ऐसे बारीक पैटर्न ढूँढ लेते हैं जिन्हें आप खुद शायद नोटिस न करें।