أنظمة التوصية الهجينة هي أنظمة كمبيوتر تجمع بين أنواع مختلفة من المعلومات والخوارزميات التنبؤية لإنشاء عناصر موصى بها للعملاء. ويتم استخدامها في العديد من خدمات التجارة والمعلومات عبر الإنترنت، مثل Netflix وAmazon وSpotify، لتزويد العملاء بتوصيات أكثر استنارة.
تستخدم أنظمة التوصية الهجينة عادةً طريقتين أو أكثر بما في ذلك التصفية التعاونية، والتصفية القائمة على المحتوى، والأنظمة القائمة على المعرفة. يتيح استخدام مجموعة من التقنيات للنظام التغلب على بعض أوجه القصور في الأساليب الفردية وتقديم توصيات أفضل من التقنيات الفردية بمفردها.
في التصفية التعاونية، يتم إنشاء قاعدة بيانات تحتوي على تفضيلات المستخدمين الفرديين من التعليقات المقدمة من المستخدمين. يتم استخدام العناصر التي يحبها المستخدمون أو لا يحبونها لبناء قاعدة البيانات والتنبؤ بتفضيلات المستخدمين الآخرين الذين لديهم أذواق مماثلة.
توصي التصفية المستندة إلى المحتوى بعنصر ما إلى المستخدم بناءً على تشابه العنصر مع العناصر الأخرى التي أحبها المستخدم أو استخدمها مسبقًا. تستخدم الطريقة الميزات الأساسية أو الكلمات المرتبطة بالعناصر لإجراء المقارنة.
في الأنظمة القائمة على المعرفة، يتم ملء قاعدة المعرفة بالحقائق حول العناصر، مثل أنواع العناصر والسمات والتقييمات، ويتم استخدام الذكاء الاصطناعي لمطابقة تفضيلات المستخدم مع العناصر الموجودة في قاعدة المعرفة.
تُستخدم أنظمة التوصية الهجينة في العديد من الصناعات، بدءًا من التجارة الإلكترونية إلى الرعاية الصحية، حيث يتم استخدامها للتوصية بالعناصر أو الخدمات ذات الصلة للعملاء. يوفر استخدام تقنيات متعددة في نظام واحد توصيات أكثر دقة وتخصيصًا للمستخدمين الفرديين.
