存在哪些不同类型

数据分割

当推荐引擎收集信息时， 它们会对数据进行分段。这是一种信息分类，包括在互联网用户的数据和站点的引用之间创建关联。兴趣在于建立一个数据模型，使系统能够优化推荐。由于这种信息分段，推荐引擎可以轻松识别每个互联网用户。



推荐本身

由于之前构建的数据或信息模型，推荐系统现在可以提出建议。后者只是根据访问者的数 国家电子邮件列表 据提取响应访问者的体验和习惯的产品列表。因此，所建议的产品是相关的并且满足互联网用户的期望。这显然就是推荐引擎在不同网站上的工作方式。



推荐引擎：？

尽管推荐引擎遵循相同的操作流程，但可以根据建议的方式对其进行分类。因此，我们有推荐系统的三种主要模型。有：基于内容、基于用户以及最后的混合推荐。以下更清楚地展示了每个推荐引擎模型的组成部分：



基于内容





基于内容的推荐引擎是一种基于内容过滤的推荐系统。这是大多数在线商店使用的推荐引擎类型。这是一个使用按项目点击的数据的模型。也就是说，本质上是基于不同产品的参考特性。根据参观者的购买经历向他们提出建议。



巨头Netflix使用的正是这个推荐引擎。它的优点是不需要大型社区即可发挥作用和有效。出于充分的理由，它没有考虑与其他用户相关的信息。但是，这是一个会在用户中产生单调效果的推荐系统。建议的产品大多基于相同的选择标准。这几乎没有造成多样性。