Los sistemas de recomendación son herramientas importantes que ayudan a los usuarios a conocer opciones o elementos de interés para personalizar la experiencia del usuario. Tenemos contacto con estos poderosos sistemas de recomendación a diario. Cuando disfrutamos de un video en Youtube o dejamos que Spotify haga una mezcla de artistas para una playlist estamos aportando elementos de personalización para que estos sistemas construyan sus recomendaciones.

A continuación, descubriremos más a profundidad qué son los sistemas de recomendación, cómo funcionan, sus principales tipos y exploraremos algunos ejemplos con los que tenemos contacto a diario.

¿Qué es un sistema de recomendación?

Un sistema de recomendación es una herramienta que establece un conjunto de criterios y valoraciones sobre los datos de los usuarios para realizar predicciones sobre recomendaciones de elementos que puedan ser de utilidad o valor para el usuario. Estos sistemas seleccionan datos proporcionados por el usuario de forma directa o indirecta, y procede a analizar y procesar información del historial del usuario para transformar estos datos en conocimiento de recomendación.

Los sistemas de recomendación en la actualidad tienen un nivel de eficiencia alto ya que pueden asociar elementos de nuestros perfiles de consumo como el historial de compras, selección de contenidos e inclusive nuestras horas de actividad, para realizar las recomendaciones.

Esto permite que descubramos elementos nuevos con mayor porcentaje de cercanía a nuestros gustos, preferencias, necesidades.

El funcionamiento de los sistemas de recomendación ha evolucionado gracias al Machine Learning. Anteriormente los motores de búsqueda, plataformas de contenido y ventas de producto funcionaban con rankings o listas de popularidad. Estos sistemas eran funcionales hasta cierto punto, pero no podían personalizar la experiencia del usuario y mostraban elementos que no se correspondían a nuestros intereses.

Tipos de sistemas de recomendación

Existen varios tipos de sistemas de recomendación. Estos dependen de variables principales que son las que condicionan su funcionamiento. A continuación descubriremos los principales sistemas implementados y algunas de sus características.

Sistemas de popularidad

Los sistemas basados en la popularidad son implementados principalmente en las ventas de productos o sugerencias concretas. Estos toman como referencia la popularidad del objeto de estudio por una variable principal que puede ser el número de ventas, una característica especial o inclusive una oferta y se muestra de forma general a todos los usuarios que investiguen el área a la que pertenece el objeto. Estos sistemas suelen ser fáciles de implementar y gozan de cierto nivel de efectividad. Su desventaja principal es la imposibilidad de personalizar los criterios de sugerencia para el usuario.

Sistemas de contenido

Los sistemas de recomendación basados en contenido son aquellos que tomando en cuenta algunos datos del historial del usuario intenta predecir que busca el usuario y que sugerencias similares puede mostrar. Este tipo de sistemas es uno de los que tiene mayor presencia en la actualidad. Con ellos podemos descubrir opciones que se ajusten a las características de los productos o contenidos que hemos disfrutado con anterioridad y elegir elementos similares nuevos.

Sistemas colaborativos

Este tipo de sistema es muy novedoso ya que genera recomendaciones analizando datos, identificando perfiles y haciendo contraste entre la información del perfil del usuario y la de un colectivo de usuarios. Esto permite al modelo aprender a agrupar perfiles similares y aprender de los datos que recibe de forma general, para desarrollar recomendaciones individuales.

Filtrado colaborativo

Uno de los elementos más innovadores y que ayuda a optimizar los procesos de recomendación es el filtrado colaborativo. Esto es una técnica que permite solventar los problemas de sobre información que pueden sufrir los usuarios de plataformas tecnológicas. La interacción de los usuarios y los datos que son generados por ellos ayudan a crear una especie de inteligencia colectiva que ayuda a incrementar la calidad de las recomendaciones, dejando de lado elementos irrelevantes dentro de los conjuntos de datos.

Los filtrados colaborativos funcionan de forma especial para hacer predicciones automáticas sobre los intereses de un usuario en particular mediante la recopilación de preferencias o gustos de un mismo consumidor comparados con los datos suministrados por personas con patrones similares.

Algoritmos de sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación según su tipo de funcionamiento, funcionan gracias a algunos algoritmos que optimizan el análisis de los datos para construir las recomendaciones. Uno de los algoritmos más utilizados para regir un sistema de recomendaciones es el conocido como algoritmo de vecinos cercanos. Este determina según los datos proporcionados un patrón de gustos y preferencias y utiliza los datos de un vecino cercano con características similares al inicial y partiendo de estos datos genera las recomendaciones.

Estos datos también pueden ser detectados o calculados con otro algoritmo reconocido como es el de correlación de pearson. Este es un algoritmo de similaridad que recolecta los datos de preferencias de los usuarios y determina un peso de similitud para estimar la relación que existe entre dos usuarios y crear recomendaciones de contenido en base a dicha similaridad.

Beneficios de implementar sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos. Uno de los ejemplos más claros los podemos disfrutar en las páginas de compra de productos como Amazon o Ebay. Con un nivel de precisión alto, estas web con algunos pocos datos pueden proporcionarnos de sugerencias de productos adaptadas a nuestras necesidades. De igual forma sucede con las plataformas de contenidos como Youtube, Spotify o Netflix. Sus recomendaciones precisas nos ayudan a descubrir nuevas series, videos o artistas al analizar nuestros gustos y preferencias.

Esto se traduce en una mejor satisfacción de las necesidades del cliente. La experiencia del usuario se convierte en una actividad más agradable, ya que estos sistemas actúan como un asistente personal que estimula a la persona a seguir descubriendo elementos. Adicionalmente estos sistemas aportan una eficiencia excepcional a las conversiones de los sitios web. Las recomendaciones de productos personalizados acerca al cliente a lo que desea, mejorando las posibilidades de que este efectivamente compre o consuma el contenido sugerido.

Por último, pero no menos importante, estos sistemas nos ayudan a obtener datos para informes y reportes estadísticos que pueden alimentar de forma excepcional nuestros modelos de Machine Learning o Inteligencia Artificial.

Esperamos que esta información sea de utilidad para descubrir la información que necesitas sobre los poderosos sistemas de recomendación.

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