Los sistemas de recomendación son herramientas de gran utilidad en nuestros días. Con el veloz crecimiento de los datos que utilizamos a diario, descubrir productos y contenidos pudiera ser una tarea difícil, pero gracias al aprovechamiento del Machine Learning y la Inteligencia Artificial, tenemos la oportunidad de recibir sugerencias de elementos nuevos de forma personalizada.Cuando queremos pasar un buen rato disfrutando de los contenidos de Netflix o abrimos las puertas a las recomendaciones musicales de Spotify presenciamos su maravilloso funcionamiento.

Estos sistemas de recomendación son los artífices del descubrimiento que hacemos a diario sobre productos que nos interesan, versiones nuevas de software e inclusive, nuevos lanzamientos de temas musicales que se corresponden con nuestros gustos. Son diversos las plataformas en las que diariamente nos beneficiamos de las ventajas que proporcionan estos sistemas.

A continuación conoceremos  algunos datos importantes sobre cómo funcionan los sistemas de recomendación.

Funcionamiento de los sistemas de recomendación

Como hemos dicho al inicio de este post, los sistemas de recomendación analizan nuestros datos, gustos y preferencias para proporcionarnos elementos nuevos que posiblemente sean de nuestro interés. Esto es posible gracias a los cálculos que desarrollan algunos algoritmos que pueden predecir lo que estamos buscando.

Para comprender de mejor manera el funcionamiento de los sistemas de recomendación debemos considerar que hay diferentes formas en las que estos pueden hacer sugerencias a los usuarios. Al implementar un sistema de este tipo en nuestras páginas web debemos determinar si deseamos sugerir los items populares entre todos los usuarios o realizar segmentaciones especificas. Esta última opción es realizable gracias al Machine Learning y aunque requiere elementos de programación importantes, nos garantiza una mayor satisfacción del usuario.

Veamos el proceso de funcionamiento de un sistema de recomendación.

Recopilación de datos

Una de las tareas más importantes del funcionamiento de los sistemas de recomendación es el primer paso. La recopilación de datos es un proceso fundamental. Los datos pueden ser captados de forma explicita, es decir, estos datos son proporcionados intencionalmente por el usuario.

Un ejemplo de esto es cuando calificamos una aplicación o una película o inclusive cuando añadimos un artista o un perfil de redes sociales a nuestra lista de favoritos. Adicionalmente estos sistemas pueden captar datos de forma implícita, tomando elementos disponibles en nuestro historial de búsquedas, compras anteriores o elementos descartados.

Almacenamiento de datos

Una vez los datos son recopilados, estos pasan a conformar un historial especial para el usuario. La cantidad de datos que se almacenen sobre cada usuario determina la calidad de las recomendaciones, es decir, mientras más datos se posean, más precisas serán las sugerencias. Imaginemos una plataforma de películas en linea. Mientras mayor número de valoraciones haga el usuario, los sistemas descubrirán de una forma más eficiente que contenido puede ser de interés o se ajusta mejor a los gustos de la persona.

Filtrado de datos

El proceso más importante que se ve involucrado en el funcionamiento de los sistemas de recomendación es el filtrado de datos. El sistema debe seleccionar y extraer la información más relevante para que las sugerencias sean de calidad. Existen varios métodos de filtrado de datos y según sea esta su configuración, determina el tipo de recomendaciones que devuelven los sistemas.

El principal método de filtrado de datos que se utiliza en la actualidad es el filtrado colaborativo. Dentro de este tipo de filtrado existen algunas sub categorías que realizan predicciones automáticas sobre los gustos y preferencias de los usuarios implementando algoritmos como de centralidad de vecinos cercanos o algoritmos de correlación como el algoritmo de correlación de pearson.

Estos filtrados funcionan tomando en cuenta el contenido que preferido o descartado por el usuario. También hay modelados de filtrados que analizan las características demográficas de los usuarios como la edad, sexo o nivel de estudios. Adicionalmente se cuenta también con modelados de filtrados colaborativos que toman en cuenta las votaciones o calificaciones de los usuarios para ejecutar las recomendaciones.

También existen modelos híbridos que mezclan varios modelos de filtrados y ofrecen una experiencia muy interesante para el usuario. Es importante resaltar que estos modelos híbridos suelen ser más complejos de construir y también requieren una inversión de recursos e infraestructura tecnológica superior.

Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender de mejor forma el funcionamiento de estos importantes sistemas de recomendación.

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