I sistemi di raccomandazione ibridi sono sistemi informatici che combinano diversi tipi di informazioni e algoritmi predittivi per generare articoli consigliati per i clienti. Sono utilizzati in molti servizi di commercio e informazione online, come Netflix, Amazon e Spotify, per fornire ai clienti consigli più informati.
I sistemi di raccomandazione ibridi utilizzano in genere due o più metodi tra cui il filtraggio collaborativo, il filtraggio basato sul contenuto e i sistemi basati sulla conoscenza. L'uso di una combinazione di tecniche consente al sistema di superare alcune carenze dei singoli metodi e produrre raccomandazioni migliori rispetto alle singole tecniche da sole.
Nel filtraggio collaborativo, un database contenente le preferenze dei singoli utenti viene creato in base al feedback fornito dagli utenti. Gli elementi che piacciono o non piacciono agli utenti vengono utilizzati per costruire il database e per prevedere le preferenze di altri utenti che hanno gusti simili.
Il filtro basato sul contenuto consiglia un elemento a un utente in base alla somiglianza dell'elemento con altri elementi che l'utente ha apprezzato o utilizzato in precedenza. Il metodo utilizza caratteristiche chiave o parole associate agli elementi per effettuare il confronto.
Nei sistemi basati sulla conoscenza, una knowledge base è piena di fatti sugli elementi, come tipi di elementi, attributi e valutazioni, e l'intelligenza artificiale viene utilizzata per abbinare le preferenze dell'utente con gli elementi nella knowledge base.
I sistemi di raccomandazione ibridi sono utilizzati in molti settori, dall'e-commerce all'assistenza sanitaria, dove vengono utilizzati per consigliare articoli o servizi pertinenti ai clienti. L'uso di più tecniche in un unico sistema fornisce consigli più accurati e personalizzati per i singoli utenti.
