Los algoritmos de recomendación se han vuelto más maduros tras años de desarrollo, tocando múltiples disciplinas como las matemáticas y la informática para llevar a cabo la clasificación y la coincidencia de etiquetas, y luego las recomendaciones precisas a través de la computación masiva
Desde 2012 hasta la actualidad, los algoritmos de recomendación han entrado en una fase de rápida innovación tecnológica, y se han apoyado gradualmente en la vanguardia de la tecnología para comercializar eficazmente y combinarse con Internet en profundidad. En 2015, el algoritmo de recomendación pasó oficialmente del aprendizaje automático al aprendizaje profundo. Desde entonces, los algoritmos de recomendación se han introducido en varios sectores y ahora se utilizan ampliamente en libros, música, vídeos, noticias, películas, mapas, compras en línea, etc.
Cuando los algoritmos de recomendación se utilizan en diferentes dominios, utilizan diferentes mecanismos operativos para adaptarse a la especificidad del escenario, teniendo en cuenta la diferente lógica operativa del mismo.
El algoritmo de recomendación es para recomendar el contenido más adecuado para el usuario a través de una operación lógica razonable, en términos del tipo de bollo, es para adaptarse al usuario para el nivel de satisfacción de contenido de la función de predicción. El algoritmo de recomendación en el campo de la tecnología de la información se centra en tres factores, que corresponden a los tres elementos principales del modelo, el primer elemento es el contenido, el segundo elemento son las características del usuario, y el tercer elemento son las características del entorno: el campo de los vídeos cortos, representado por ShakeYin, comienza principalmente con el lanzamiento del contenido, empareja a los usuarios apropiados a través del algoritmo inteligente, y luego decide si ampliar el alcance de la difusión del contenido de acuerdo con el contra-desempeño: la categoría de la vida está más alrededor de los intereses del usuario La categoría de estilo de vida se centra más en los intereses de los usuarios y en sus etiquetas de búsqueda históricas para la correlación y las recomendaciones en profundidad.
Las plataformas y las organizaciones utilizan algoritmos de recomendación para aumentar la eficacia de sus operaciones comerciales, para que los usuarios puedan acceder rápidamente a lo que necesitan y para que los proveedores de contenidos y productos puedan suministrar de forma eficaz
Los algoritmos de recomendación actúan como un puente para emparejar rápidamente a los usuarios con los contenidos o productos, aumentando la eficiencia de toda la cadena: desde la perspectiva del usuario, la eficiencia mejora significativamente, ya que los algoritmos analizan y recomiendan con precisión los contenidos o productos de interés para los usuarios, eliminando la necesidad de buscarlos y encontrarlos, y localizando rápidamente las necesidades de los usuarios: desde la perspectiva de los productores de contenidos y las empresas, la entrega precisa de contenidos o productos al grupo de usuarios/clientes objetivo se realiza rápidamente, lo que resulta en un emparejamiento más rápido. La eficacia de la concordancia se acelera, lo que permite que los contenidos y los productos se difundan rápidamente.
Los algoritmos de recomendación no sólo deben ser ampliamente utilizados, sino también
Los algoritmos de recomendación se han utilizado en todos los aspectos de la vida nacional y, de hecho, han proporcionado una gran comodidad a los usuarios y a los proveedores de contenidos o productos, pero a medida que aumenta la influencia de las organizaciones y las plataformas que utilizan algoritmos de recomendación, el uso de los algoritmos se convierte en un tema de mayor interés.
La aplicación de los algoritmos de recomendación va acompañada del problema de la seguridad de la información personal, la filtración de la privacidad personal, la tendencia de la música pan-media y la tendencia de la distribución de contenidos de bajo sabor, que, combinadas con el tráfico masivo de varias plataformas y organizaciones, tienen un gran impacto. Al mismo tiempo que obtienen muchos ingresos, las plataformas e instituciones también deberían tomar medidas para asumir cierto grado de responsabilidad social, desde la importancia de los intereses corporativos hasta los intereses de los usuarios, y desempeñar un papel más activo en la sociedad o a nivel nacional.
