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Sistemas de Recomendación

Recomiende al usuario aquellos productos que más se adaptan a sus gustos personales.

¿Qué es un Sistema de Recomendación?

El ser humano necesita información para tomar decisiones de cualquier tipo, pero muchas veces se encuentra con que la que tiene disponible es demasiado amplia o inconexa, existiendo una sobrecarga de la misma, con lo que es difícil de extraer lo verdaderamente relevante. Es conveniente filtrar esa información (diseminada en grandes volúmenes), para que los usuarios encuentren solo la que les es relevante. Es en esta situación donde entran con fuerza al rescate del usuario los sistemas de recomendación.

Una definición formal de sistema de recomendación es, aquel sistema que utiliza las opiniones de los usuarios de una comunidad para ayudar a usuarios de esa comunidad a encontrar contenidos de su gusto entre un conjunto sobrecargado de posibles elecciones.

¿Qué tipos de Sistemas de Recomendación hay?

En realidad los sistemas de recomendación no se basan en ningún modelo novedoso sino que, lo hacen en un acto que existe desde que el ser humano tiene conciencia e inteligencia: pedir consejo o recomendación a expertos en la materia o seguir a aquellos individuos que tienen gustos similares al del usuario, o bien seleccionar objetos que tienen características similares a objetos que le hayan gustado anteriormente o que se parecen al que inicialmente buscaba''. Estas dos tendencias milenarias han dado lugar a las dos ramas principales (aunque no las únicas) de los sistemas de recomendación: los colaborativos y los basados en contenido, respectivamente.

Tanto los sistemas de recomendación colaborativos como los basados en contenido necesitan una enorme cantidad de información sobre usuarios y objetos para poder realizar unas recomendaciones de calidad. Debido a esta circunstancia han surgido otros tipos de sistemas de recomendación que pueden trabajar y ofrecer recomendaciones de calidad sin necesitar una cantidad de información tan grande: los sistemas de recomendación basados en conocimiento. Además, en los últimos tiempos se han desarrollado sistemas de recomendación híbridos, los cuales recogen los mejores aspectos de dos o más de los modelos de recomendación anteriores para conseguir mejores resultados que los obtenidos de forma individual.

¿Cómo lo puedo aplicar a mi negocio?

Imaginemos una tienda online de venta de aceite de oliva, con centenares de productos diferentes. Las primera pregunta del usuario probablemente sería ¿Qué aceite compro?

Si hiciéramos un seguimiento al usuario mientras navega por nuestra página y controlasemos los productos visitados, los valorados o comprados, podríamos obtener información muy valiosa sobre sus gustos personales, y con ella podríamos realizar recomendaciones. En ellas, recomendamos productos al usuario que nunca ha probado y que probablemente no habría comprado, pero sabiendo eso sí que se adaptan a sus gustos personales.

Con un sistema de recomendación en una tienda online logramos mejorar la experiencia del usuario en el proceso de compra, si el producto recomendado cumple con las expectativas del cliente, nos garantizamos que este volverá a nuestra tienda y habremos ganado un nuevo cliente.

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