ハイブリッド レコメンダー システムは、さまざまな種類の情報と予測アルゴリズムを組み合わせて、顧客に推奨されるアイテムを生成するコンピューター システムです。これらは、Netflix、Amazon、Spotify などの多くのオンライン商取引や情報サービスで使用され、顧客により多くの情報に基づいた推奨事項を提供します。
ハイブリッド レコメンダー システムは通常、協調フィルタリング、コンテンツ ベースのフィルタリング、知識ベースのシステムなど 2 つ以上の方法を使用します。技術を組み合わせて使用すると、システムは単一の方法の特定の欠点を克服し、個々の技術を単独で使用するよりも優れた推奨事項を生成できます。
協調フィルタリングでは、個々のユーザーの好みを含むデータベースがユーザーから提供されたフィードバックに基づいて構築されます。ユーザーが好むアイテムまたは嫌いなアイテムは、データベースを構築し、同様の好みを持つ他のユーザーの好みを予測するために使用されます。
コンテンツ ベースのフィルタリングは、ユーザーが以前に気に入った、または使用したことのある他のアイテムとの類似性に基づいて、アイテムをユーザーに推奨します。この方法では、アイテムに関連する主要な特徴または単語を使用して比較を行います。
ナレッジベースのシステムでは、ナレッジ ベースにはアイテムのタイプ、属性、評価などのアイテムに関する事実が埋め込まれ、人工知能を使用してユーザーの好みとナレッジ ベース内のアイテムが照合されます。
ハイブリッド レコメンダー システムは、電子商取引からヘルスケアに至るまで、多くの業界で使用されており、関連する商品やサービスを顧客に推奨するために使用されます。 1 つのシステムで複数の技術を使用することで、個々のユーザーに対してより正確でパーソナライズされた推奨事項が提供されます。
