Los tipos de sistemas de recomendación existentes en la actualidad permiten que disfrutemos de numerosos beneficios. Estos diversifican el funcionamiento de estas poderosas e importantes herramientas para que podamos conocer opciones o elementos de interés de forma personalizada. La evolución de los diferentes tipos de sistemas de recomendación han cambiado al forma en la que descubrimos productos, servicios, contenidos de diversión, teniendo un efecto directo en la forma en la que las grandes compañías abordan el mercado.
A continuación descubriremos los principales tipos de sistemas de recomendación con los que contamos y exploraremos algunas características importantes de su funcionamiento.
Principales tipos de sistemas de recomendación
Los diferentes tipos de sistemas de recomendación atienden variables y necesidades diferentes. Decidir cuál opción puede acompañar un proyecto nuestro requiere de un diagnostico de necesidades muy profundo ya que la forma en la que construyamos el sistema, condicionará la respuesta que recibirá el usuario y por ende, se modificará la experiencia de usuario.
En la actualidad los sistemas de recomendación pasan casi inadvertidos. Su funcionamiento ha sido perfeccionado gracias al inclusión de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial que logra aprender en base a los datos proporcionados de forma directa e indirecta por el usuario, permitiendo tener más y mejores recomendaciones.Este proceso es posible mediante la inclusión de diferentes algoritmos que recopilan y analizan los datos para predecir de forma casi exacta el comportamiento del usuario.
Aun existen modelos de sistemas de recomendación que no aplican modelos de ML e IA y poseen severas limitaciones para satisfacer las necesidades de información del usuario.
Descubramos a continuación los principales tipos de sistemas de recomendación.
Sistemas de popularidad
Unos de los tipos de sistemas de recomendación más clásicos son los que determinan la popularidad de elementos. Estos dependen de un análisis de una variable que se toma como referencia de popularidad. Esto ordena las preferencias de presentación de los datos hacia el usuario
Estos sistemas suelen ser relativamente fáciles de implementar ya que toman los datos de las interacciones de los usuarios, o el historial de compras y se contrasta con los datos de la suma de todos los usuarios para determinar un ranking de preferencias.
Podemos encontrar estos sistemas en páginas web dedicadas a la ventas de productos. Los productos reciben un nivel o una calificación bien sea por sus ventas, opiniones, votaciones y comentarios y si se corresponden con el historial de intereses del usuario, tiene más posibilidades de que sea recomendado.
Sistemas de contenido
Los sistemas de recomendación de contenido son unos de los que mayor interacción tienen con nosotros en la actualidad. Estos tipos de sistemas de recomendación son los que rigen plataformas de streaming de películas o videos como Netflix, Youtube, Vimeo. Adicionalmente podemos conseguir interactuar con ellos en los entornos de búsqueda de las redes sociales y gracias a ellos descubrimos contenido preciso, ajustado a nuestros intereses. Este tipo de sistemas de recomendación implementa diferentes algoritmos que calculan y predicen los gustos del usuario.
En este tipo de sistemas juegan un papel importante el Machine Learning. Los modelos aprenden a reconocer los gustos y progresivamente a estimar cuales contenidos pueden tener mayor probabilidad de agradar al usuario, tomando como referencia contenidos disfrutados con anterioridad o por indicios de elementos similares.
Sistemas colaborativos
Los sistemas colabortativos por su parte, están tomando cada vez más relevancia. Estos poseen un funcionamiento más profundo y complejo que los sistemas de contenido. En ellos no solo se analiza la data del usuario, sino que se toman en cuenta variables más profundas como perfiles de consumo, contraste de la información del usuario contra la de un grupo o segmento amplio.
Con el apoyo de diferentes algoritmos y el uso de los diferentes filtros colaborativos, este modelo aprende a agrupar datos similares para hacer sugerencias de alta calidad a los usuarios.Es importante destacar que debido a la complejidad de estos sistemas de recomendación, necesitan una amplia infraestructura de funcionamiento, siendo esta una de las principales razones de sus costos de desarrollo. Aunque esta dificultad se ve totalmente compensada gracias a los excepcionales resultados que devuelve.
Esperamos que esta información sea de utilidad para conocer los principales tipos de sistemas de recomendación y puedas profundizar más para elegir bien el modelo que puede formar parte de tus proyectos.
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