Los sistemas de recomendación híbridos son sistemas informáticos que combinan diferentes tipos de información y algoritmos predictivos para generar artículos recomendados para los clientes. Se utilizan en muchos servicios de información y comercio en línea, como Netflix, Amazon y Spotify, para ofrecer a los clientes recomendaciones más informadas.
Los sistemas de recomendación híbridos suelen utilizar dos o más métodos, incluido el filtrado colaborativo, el filtrado basado en contenido y los sistemas basados en conocimiento. El uso de una combinación de técnicas permite que el sistema supere ciertas deficiencias de los métodos individuales y produzca mejores recomendaciones que las técnicas individuales por sí solas.
En el filtrado colaborativo, se crea una base de datos que contiene las preferencias de los usuarios individuales a partir de los comentarios proporcionados por los usuarios. Los elementos que gustan o no a los usuarios se utilizan para crear la base de datos y predecir las preferencias de otros usuarios que tienen gustos similares.
El filtrado basado en contenido recomienda un elemento a un usuario en función de la similitud del elemento con otros elementos que al usuario le han gustado o usado anteriormente. El método utiliza características clave o palabras asociadas con los elementos para realizar la comparación.
En los sistemas basados en el conocimiento, una base de conocimientos está llena de datos sobre los elementos, como tipos de elementos, atributos y calificaciones, y se utiliza inteligencia artificial para hacer coincidir las preferencias del usuario con los elementos de la base de conocimientos.
Los sistemas de recomendación híbridos se utilizan en muchas industrias, desde el comercio electrónico hasta la atención médica, donde se utilizan para recomendar artículos o servicios relevantes a los clientes. El uso de múltiples técnicas en un sistema proporciona recomendaciones más precisas y personalizadas para usuarios individuales.
