Recommender System

Nedir bu recommender system?

Şirketimiz içerisinde arge ekibimizin belirlediği teknik yazı konularımız ile birlikte süreçte farklı teknolojiler hakkında bilgilere de sahip olmaktayız . Yeni konumuzun başlığı Recommender system o zaman hadi birlikte bakalım neymiş bu teknoloji🚀

Recommendation engines, öneri motorları olarak da adlandırılır, bir kullanıcının daha önce oluşturduğu tercih ve davranış verilerini kullanarak, kullanıcının ilgi alanlarına uygun ürünler, içerikler, hizmetler veya diğer öğeleri önerirler. Bu öneriler, genellikle bir web sitesi veya uygulamanın öneri bölümünde gösterilir ve kullanıcının dikkatini çeker ve daha fazla içeriği keşfetmesine yardımcı olur.

Recommendation engines, çeşitli alanlarda kullanılabilir ve birçok farklı amaç için tasarımlanabilir. Örneğin:

E-ticaret: Bir e-ticaret mağazasında, ürünleri önermeyi hedefleyen bir öneri motoru, bir kullanıcının alışveriş geçmişi ve beğenilerine dayanarak, kullanıcının ilgi duyabileceği ürünleri önerebilir.

Müzik ve filmler: Bir müzik veya film önerme uygulamasında, bir kullanıcının daha önce dinlediği veya izlediği müzikler ve filmleri kullanarak, kullanıcının ilgi duyabileceği diğer müzikler ve filmleri önerebilir.

Haberler ve içerik: Bir haber sitesi veya içerik platformunda, bir kullanıcının daha önce okuduğu haberler ve içerikleri kullanarak, kullanıcının ilgi duyabileceği diğer haberler ve içerikleri önerebilir.

Reklamlar: Bir reklam platformunda, bir kullanıcının daha önce tıkladığı reklamlar ve ilgi alanlarına dayanarak, kullanıcının ilgi duyabileceği diğer reklamları önerebilir.

Recommendation engineler, bir kullanıcının ilgi alanlarını tahmin etmek ve onlara benzer ürünler, içerik ve hizmetler önermek için kullanılan yazılımlardır. Bu tür sistemler, genellikle çeşitli teknikler ve algoritmalar kullanırlar. Aşağıda, recommendation enginelerde sıklıkla kullanılan bazı teknikler ve algoritmaların bir listesi verilmiştir:

Collaborative Filtering: Bu yöntem, mevcut kullanıcıların ilgi alanlarını ve tercihlerini kullanarak, benzer ilgi alanlarına sahip diğer kullanıcıların tercihlerine dayanarak öneriler yapar. Öneri yapılacak kullanıcının tercihlerine benzer olan diğer kullanıcıların tercihlerine bakılarak, o kullanıcı için uygun öneriler belirlenir.

Content-Based Filtering: Bu yöntem, önerilecek ürünlerin özelliklerine dayanarak öneriler yapar. Örneğin, bir kullanıcının tercih ettiği ürünlerin özellikleri incelenir ve benzer özelliklere sahip diğer ürünler önerilir.

Hybrid Filtering: Bu yöntem, collaborative filtering ve content-based filtering yöntemlerinin bir kombinasyonunu kullanır. Öneriler, kullanıcının tercihlerine benzer olan diğer kullanıcıların tercihleri ve önerilecek ürünlerin özelliklerine dayanarak yapılır.

Matrix Factorization: Bu algoritma, kullanıcıların ürünleri değerlendirme verilerini içeren bir değerlendirme matrisine dayanarak, kullanıcıların ve ürünlerin latent (gizli) özelliklerini tahmin eder. Bu latent özellikler kullanılarak, kullanıcıların ürünler hakkındaki değerlendirmeleri tahmin edilerek, öneriler yapılır.

Bu listede yer alan teknikler ve algoritmalar, recommendation enginelerin sıklıkla kullandığı yöntemlerdir. Ancak, bu yöntemlerin yanı sıra, recommendation enginelerde diğer yöntemler de kullanılmaktadır.

Bu yöntemlere örnekler verilecek olunursa, popülarite tabanlı algoritmalar ve öğrenme tabanlı algoritmalardır.

Popülarite tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin popülarite derecesine göre öneriler yapan recommendation enginelerinin kullandığı algoritmalardır. Bu algoritmalar, önerilen ürünlerin ne kadar popüler olduğunu ölçerek, daha popüler olan ürünleri önerirler. Örneğin, bir mağazada satılan ürünlerin satış sayısına göre sıralanması gibi.

Popülarite tabanlı algoritmaların avantajları şunlardır:

· Basit ve hızlı çalışmaları: Popülarite tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin popülarite derecesine göre öneriler yapar ve bu nedenle daha basit ve hızlı çalışırlar.

· Özel öneriler sunmamaları: Popülarite tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin popülarite derecesine göre öneriler yapar ve bu nedenle daha özel öneriler sunmazlar. Bu, kullanıcıların ilgi alanlarına göre öneriler sunmazlar.

Popülarite tabanlı algoritmaların dezavantajları şunlardır:

· Özel öneriler sunmamaları, popülarite tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin popülarite derecesine göre öneriler yapar ve bu nedenle daha özel öneriler sunmazlar. Bu, kullanıcıların ilgi alanlarına göre öneriler sunmazlar.

· Daha az yönlendirici olmaları, popülarite tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin popülarite derecesine göre öneriler yapar ve bu nedenle daha az yönlendirici olabilirler. Örneğin, önerilen ürünlerin özellikleri hakkında bilgi vermeyebilirler.

· Daha az kişiselleştirilmiş olma, popülarite tabanlı algoritmaların kullanıcıların geçmiş alışverişleri, ilgi alanları ve tercihlerine göre öneriler sunmamaları anlamına gelir. Bu, kullanıcıların geçmiş alışverişlerinden yola çıkarak onların ilgi alanlarına göre öneriler sunulmaması demektir. Bu durum, kullanıcıların memnuniyetini azaltabilir ve onların geri dönüş oranını azaltabilir.

Bu nedenle, recommendation enginelerinin daha özel öneriler sunarak kullanıcıların ilgi alanlarına göre öneriler yapmaları önemlidir. Bu sayede, kullanıcıların memnuniyeti artar ve geri dönüş oranları da artar. Bu, işletmeler için daha fazla satış anlamına gelebilir ve işletmelerin karlılığını artırabilir.

Öğrenme tabanlı algoritmalar, recommendation enginelerinin önerilen ürünleri öğrendikleri verilere göre sıralayan algoritmalardır. Bu algoritmalar, kullanıcıların geçmiş alışverişleri, beğenileri ve tercihleri gibi verileri öğrendikleri verilere göre öneriler yaparlar. Öğrenme tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin kullanıcıların ilgi alanlarına uygun olma olasılığını arttırır.

Öğrenme tabanlı algoritmaların avantajları şunlardır:

Özel öneriler sunmaları, öğrenme tabanlı algoritmalar, kullanıcıların geçmiş alışverişleri, beğenileri ve tercihleri gibi verilere göre öneriler yapar ve bu nedenle daha özel öneriler sunarlar. Bu, kullanıcıların ilgi alanlarına göre öneriler sunar. Daha yönlendirici olmaları, öğrenme tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin özellikleri hakkında bilgi verirler ve bu nedenle daha yönlendirici olurlar. Daha kişiselleştirilmiş olmaları, öğrenme tabanlı algoritmalar, kullanıcıların geçmiş alışverişleri, beğenileri ve tercihleri gibi verilere göre öneriler yapar ve bu nedenle daha kişiselleştirilmiş olurlar. Bu, kullanıcıların memnuniyetini artırır ve geri dönüş oranlarını arttırır. Öğrenme tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin kullanıcıların ilgi alanlarına uygun olma olasılığını arttırır. Bu, kullanıcıların memnuniyetini artırır ve geri dönüş oranlarını arttırır. Öğrenme tabanlı algoritmalar, önerilen ürünlerin popülarite derecesine göre değil, kullanıcıların geçmiş alışverişleri, beğenileri ve tercihleri gibi verilere göre öneriler yapar. Bu sayede, önerilen ürünlerin kullanıcıların ilgi alanlarına uygun olma olasılığı arttırılır. Bu, kullanıcıların memnuniyetini artırır ve geri dönüş oranlarını arttırır. Öğrenme tabanlı algoritmalar, popülarite tabanlı algoritmalara göre daha özel öneriler sunar ve daha yönlendirici olurlar. Öğrenme tabanlı algoritmalar, birçok farklı veri türünü kullanarak öğrenebilirler. Bu veriler arasında, kullanıcıların geçmiş alışverişleri, beğenileri, tercihleri, arama terimleri, tıklama verileri ve sosyal medya paylaşımları gibi veriler bulunur. Öğrenme tabanlı algoritmalar, bu verileri kullanarak kullanıcıların ilgi alanlarını öğrenirler ve bu bilgiye dayanarak öneriler yaparlar. Bu sayede, önerilen ürünlerin kullanıcıların ilgi alanlarına uygun olma olasılığı arttırılır.

Öğrenme tabanlı algoritmaların dezavantajları şunlardır:

Veri gereksinimleri, öğrenme tabanlı algoritmalar, öğrendikleri verilere göre öneriler yapar. Bu nedenle, öğrenme tabanlı algoritmalar için yeterli veriye ihtiyaç vardır. Öğrenme tabanlı algoritmalar, yeterli veriye sahip olmadıklarında daha az etkili olabilirler. Eğitim süresi, öğrenme tabanlı algoritmalar, öğrendikleri verilere göre öneriler yapar. Bu nedenle, öğrenme tabanlı algoritmaların eğitim süresi, popülarite tabanlı algoritmalara göre daha uzun olabilir. Yapay sinir ağları gerektirme, öğrenme tabanlı algoritmalar, genellikle yapay sinir ağlarını kullanırlar. Bu nedenle, öğrenme tabanlı algoritmaların uygulanması yapay sinir ağlarının anlaşılması ve uygulanması gerektirir.Performansının azalma riski, öğrenme tabanlı algoritmalar, öğrendikleri verilere göre öneriler yapar. Bu nedenle, öğrenme tabanlı algoritmaların öğrendiği verilerin doğruluğu önemlidir. Eğer veriler yanlış veya eksik ise, öğrenme tabanlı algoritmaların performansı azalabilir. Öğrenme tabanlı algoritmalar, popülarite tabanlı algoritmalara göre daha yüksek maliyetli olabilir. Bu nedenle, işletmelerin öğrenme tabanlı algoritmaları uygulamaları için daha fazla kaynak ayırmaları gerekebilir.

Recommendation engineler, bir kullanıcının ilgi alanlarını tahmin etmek ve onlara benzer ürünler, içerik ve hizmetler önermek için kullanılan yazılımlardır. Bu tür sistemler, şirketler ve web sitelerine çeşitli yararlar sağlamaktadır.

1.Kullanıcı deneyimini iyileştirir: Recommendation engineler, kullanıcıların ilgi alanlarına uygun öneriler yaparak, onların web sitelerini daha keyifli hale getirir. Bu, kullanıcıların web sitelerine daha sık ziyaret etmelerine ve daha uzun süre orada kalmalarına neden olur.

2.Satışları arttırır: Recommendation engineler, önerdikleri ürünlerin satışını arttırır. Önerilen ürünler, kullanıcıların ilgi alanlarına uygun olduğu için, kullanıcılar daha yüksek olasılıkla satın almayı düşünürler. Bu, şirketlerin satışlarını arttırır ve kârını artırır.

3.Reklam harcamalarını azaltır: Recommendation engineler, reklam harcamalarını azaltır. Önerilen ürünler, kullanıcıların ilgi alanlarına uygun olduğu için, reklamların daha az gösterilmesine gerek kalır. Bu da reklam harcamalarını azaltır.

4.Müşteri sadakatini arttırır: Recommendation engineler, kullanıcıların web sitelerine daha sık ziyaret etmelerine neden olur. Bu, müşteri sadakatini arttırır ve daha fazla satış sağlar.

5.Müşteri verilerini işlemeyi kolaylaştırır: Recommendation engineler, müşteri verilerini toplamaya ve işlemeye yardımcı olur. Bu veriler, daha iyi öneriler yapmak ve müşteri tercihlerini daha iyi anlamak için kullanılır.

6.Müşteri memnuniyetini arttırır: Recommendation engineler, kullanıcıların ilgi alanlarına uygun öneriler yaparak, müşteri memnuniyetini arttırır.

Yüksek trafikli web sitelerinde kullanılan recommendation engine algoritmalarını ölçeklendirebilmek için aşağıdaki yöntemlerden biri ya da birkaçı kullanılabilmektedir.

· Ölçeklenebilir yapı kullanımı: Ölçeklenebilir yapılar, veri miktarı ve trafik yoğunluğuna göre otomatik olarak ölçeklenebilen yapılardır. Bu yapılar, recommendation engine algoritmalarının performansını arttırmak için kullanılabilir. Örneğin, ölçeklenebilir veritabanı yapıları kullanılarak, veri miktarı arttıkça performansın düşmemesi sağlanabilir.

· Dağıtık sistemler kullanımı: Dağıtık sistemler, veri ve işlemleri birden fazla cihazda paylaşarak, performansı arttırmak için kullanılabilir. Bu şekilde, yüksek trafikli web sitelerinde kullanılan recommendation engine algoritmalarının performansı dağıtık bir şekilde yönetilebilir ve ölçeklenebilir.

· Önbellekleme kullanımı: Önbellekleme, sıklıkla kullanılan verileri ve işlemleri önceden bellekte saklayarak, performansı arttırmak için kullanılabilir. Örneğin, recommendation engine algoritmaları tarafından sıklıkla kullanılan veriler önbellekte saklanarak, bu verilere erişim hızı arttırılabilir.

· Ölçeklenebilir veri yapıları kullanımı: Ölçeklenebilir veri yapıları, veri miktarı ve trafik yoğunluğuna göre otomatik olarak ölçeklenebilen veri yapılarıdır. Örneğin, NoSQL veri tabanları kullanılarak, veri miktarı arttıkça performansın düşmemesi sağlanabilir.

Bu listede yer alan yöntemler, yüksek trafikli web sitelerinde kullanılan recommendation engine algoritmalarını ölçeklendirebilmek için kullanılabilecek yöntemlerdir.

Yüksek trafikli web sitelerinde kullanılan recommendation engine algoritmalarını ölçeklendirebilmesinin bazı avantajları da bulunmaktadır.

Performans artışı: Ölçeklendirme, recommendation engine algoritmalarının performansını arttırarak, web sitelerinin daha hızlı çalışmasını sağlar. Bu sayede, kullanıcılar daha iyi bir kullanıcı deneyimi yaşar ve web sitelerine daha sık ziyaret etme olasılığı artar.

Kullanıcı sayısı artışı: Ölçeklendirme, web sitelerinin daha fazla kullanıcıya açık olmasını sağlar. Bu sayede, web sitelerine daha fazla ziyaretçi çekebilir ve daha fazla satış yapabilir.

İşlem hızı artışı: Ölçeklendirme, recommendation engine algoritmalarının işlem hızını arttırarak, kullanıcılara daha hızlı öneriler yapılmasını sağlar. Bu sayede, kullanıcılar web sitelerinde daha fazla zaman geçirir ve daha fazla satın alma yapma olasılığı artar.

Verimliliğin artışı: Ölçeklendirme, recommendation engine algoritmalarının verimliliğini arttırarak, web sitelerine daha fazla kâr sağlar. Örneğin, daha hızlı çalışan recommendation engine algoritmaları sayesinde, daha fazla öneri yapılır ve daha fazla satış yapılır.

Müşteri memnuniyetinin artışı: Ölçeklendirme, recommendation engine algoritmalarının müşteri memnuniyetini arttırarak, web sitelerine daha fazla ziyaretçi çekebilir ve daha fazla satış yapabilir. Örneğin, daha hızlı çalışan recommendation engine algoritmaları sayesinde, kullanıcılar daha hızlı öneriler alır ve daha fazla satın alma yapma olasılığı artar.

Yüksek trafikli web sitelerinde kullanılan recommendation engine algoritmalarını ölçeklendirebilmesinin bazı avantajları olduğu kadar dezavantajları da bulunmaktadır.

Maliyet artışı: Ölçeklendirme, web sitelerine ekstra donanım ve yazılım gerektirir. Bu sayede, maliyetler artar ve web siteleri için daha fazla yatırım gerekir.

Yapılandırma zorluğu: Ölçeklendirme, web sitelerinin yapılandırmasını değiştirir. Bu sayede, web sitelerinin yapılandırılması daha zor hale gelir ve daha fazla zaman ve çaba gerektirir.

Öğrenme eğrisinin yükselmesi: Ölçeklendirme, web sitelerinin öğrenme eğrisini yükseltir. Örneğin, web sitelerinin yapılandırılması değiştiğinde, yöneticiler ve geliştiriciler kendi aralarında yeniden öğrenmelidir.

İşletme riskinin artışı: Ölçeklendirme, web sitelerinin işletme riskini arttırır. Örneğin, web sitelerinin yapılandırılması değiştiğinde, işletme riski artar ve web sitelerinin işletilmesi daha zor hale gelmektedir.

Öğrenme maliyetinin artışı: Ölçeklendirme, web sitelerinin öğrenme maliyetini arttırır. Örneğin, web sitelerinin yapılandırılması değiştiğinde, yöneticiler ve geliştiriciler kendi aralarında yeniden öğrenmelidir. Bu sayede, öğrenme maliyeti artar ve web siteleri için daha fazla yatırım gerekmektedir.

Yukarıda belirtilen dezavantajlar, yüksek trafikli web sitelerinde kullanılan recommendation engine algoritmalarını ölçeklendirebilmesi sırasında karşılaşılabilecek dezavantajlardır. Ancak, ölçeklendirme, web sitelerine çeşitli yararlar sağladığı için süreçte bu kısımlar göz ardı edilebilmektedir.

Recommendation enginelerin sıklıkla karşılaştığı problemleri sıralandırılacak olunursa aşağıdaki şekilde belirtebiliriz.

· Kötü öneriler: Kullanıcıların ilgi alanlarına uygun olmayan öneriler yapılması, recommendation enginelerinin verimliliğini azaltır ve kullanıcıların memnuniyetini düşürür. Bu problem, önerilen ürünlerin kalitesinin düşük olmasına ya da recommendation enginelerinin yeterli veri toplamamasına neden olabilir. Bu problemi çözmek için, önerilen ürünlerin kalitesinin yükseltilmesi ve recommendation enginelerinin veri toplamaya odaklanması gerekir.

· Önerilemeyen ürünler: Bazı ürünler, recommendation enginelerinin veri toplamaya odaklandığı ilgi alanlarına uymayabilir. Bu ürünler, recommendation enginelerinin önerilemez hale gelir ve bu da recommendation enginelerinin verimliliğini azaltır. Bu problemi çözmek için, recommendation enginelerine önerilemeyen ürünleri de eklemek gerekir. Bu sayede, recommendation enginelerinin önerdiği ürünlerin çeşitliliği arttırılır ve verimliliği artar.

· Veri eksikliği: Recommendation enginelerinin veri toplamaya odaklanması, veri eksikliğine neden olabilir. Örneğin, recommendation enginelerinin veri toplama algoritmaları hatalı çalışabilir ya da kullanıcıların veri paylaşımının az olması nedeniyle veri eksikliği oluşabilir. Bu problemi çözmek için, veri toplama algoritmalarının güncellenmesi ve kullanıcıların veri paylaşımının teşvik edilmesi gerekir.

· Önerilerin personalize olmaması: Recommendation enginelerinin kullanıcılara özel olarak hazırladığı öneriler olmamasıdır. Örneğin, tüm kullanıcıların aynı ürünleri önerilmesi, önerilerin personalize olmamasını gösterir. Bu durum, kullanıcıların memnuniyetini azaltır ve recommendation enginelerinin verimliliğini düşürür. Önerilerin personalize olmamasının nedenleri arasında, recommendation enginelerinin yeterli veri toplamaması ya da veri toplama algoritmalarının hatalı çalışması sayılabilir. Bu problemi çözmek için, recommendation enginelerinin veri toplamaya odaklanması ve veri toplama algoritmalarının güncellenmesi gerekir.

Recommendation enginelerin sunduğu önerilerin açıklanabilir olması, sisteme çeşitli katkılar sağlamaktadır. Kullanıcı memnuniyetinin artışı, açıklanabilir öneriler, kullanıcıların önerilen ürünlerin nedenlerini anlamalarına yardımcı olur. Bu sayede, kullanıcılar önerilen ürünlerin daha anlamlı olduğunu düşünür ve memnuniyetleri artar. Verimliliğin artışı, açıklanabilir öneriler, recommendation enginelerinin verimliliğini arttırır. Örneğin, kullanıcılar önerilen ürünlerin nedenlerini anladıklarında, daha fazla satın alma yapma olasılığı artar. Bu sayede, recommendation enginelerinin verimliliği de artar. Açıklanabilir önerilerde işletme riskinin azalması, recommendation enginelerinin yanlış öneriler yapma olasılığının azalmasıdır. Örneğin, kullanıcılar önerilen ürünlerin nedenlerini anladıklarında, recommendation enginelerinin yanlış öneriler yapma olasılığı azalır. Bu sayede, işletme riski de azalır ve recommendation enginelerinin işletilmesi daha güvenli hale gelir. Bu durum, recommendation enginelerinin verimliliğini arttırır ve kullanıcıların memnuniyetini artırır. Açıklanabilir önerilerin işletme riskini azaltması, recommendation enginelerinin sürdürülebilirliğini de arttırır.

Recommendation enginelerin sunduğu önerilerin açıklanabilir olmasının kullanıcıya katkıları bulunmaktadır. Kullanıcı memnuniyetinin artışı, açıklanabilir öneriler, kullanıcıların önerilen ürünlerin nedenlerini anlamalarına yardımcı olur. Bu sayede, kullanıcılar önerilen ürünlerin daha anlamlı olduğunu düşünür ve memnuniyetleri artar. Öğrenme sürecinin hızının artışı, açıklanabilir öneriler, kullanıcıların önerilen ürünler hakkında daha fazla bilgi edinmelerine yardımcı olur. Bu sayede, kullanıcılar öğrenme sürecinin hızını arttırır ve daha çabuk öğrenirler. Karar verme sürecinin hızının artışı, kullanıcıların önerilen ürünler hakkında daha hızlı karar vermeleridir. Örneğin, kullanıcılar önerilen ürünlerin nedenlerini anladıklarında, daha hızlı karar verirler ve daha az zaman harcarlar. Bu durum, kullanıcıların daha verimli olmalarına yardımcı olur ve onların işlerini daha hızlı yapmalarına yardımcı olur. Karar verme sürecinin hızının artışı, recommendation enginelerinin verimliliğini de arttırır ve kullanıcıların memnuniyetini artırır.

Açıklanabilir öneri, recommendation enginelerinin kullanıcılara önerdiği ürünlerin nedenlerini açıkladığı önerilerdir. Örneğin, recommendation enginelerinin “Bu ürünü size önerebilirim çünkü benzer ürünleri satın aldınız ve bunları beğendiniz” gibi bir cümle kullanarak önerisini açıkladığı önerilere açıklanabilir öneri denir. Açıklanabilir öneriler, kullanıcıların önerilen ürünlerin nedenlerini anlamalarına yardımcı olur ve bu sayede kullanıcıların memnuniyetini artırır. Açıklanabilir öneriler ayrıca, recommendation enginelerinin verimliliğini arttırır ve işletme riskini azaltır.

Açıklanabilir öneriye örnekler verilecek olursa açıklama da belirtildiği şekliyle örnekler verilebilir.

“Bu ürünü size önerebilirim çünkü benzer ürünleri satın aldınız ve bunları beğendiniz.”

“Bu ürünü size önerebilirim çünkü diğer kullanıcılar tarafından yüksek puan almıştır.”

“Bu ürünü size önerebilirim çünkü sizin ilgi alanınıza uygun bir üründür.”

“Bu ürünü size önerebilirim çünkü diğer kullanıcılar tarafından benzer ürünlerle birlikte satın alındığı için uyumlu olma olasılığı yüksektir.”

Recommendation enginelerin performansı, kullanılan algoritmaya göre farklılaşabilir. Örneğin, popülarite tabanlı algoritmalar yukarıda belirtilen şekilde genellikle daha basit ve hızlı çalışırlar ancak daha az özel öneriler sunabilirler. Öte yandan, öğrenme tabanlı algoritmalar daha karmaşık ve yavaş çalışabilirler ancak daha özel öneriler sunabilirler. Bu nedenle, recommendation enginelerinin performansını değerlendirirken, kullanılan algoritmanın özelliklerine de dikkat edilmesi gerekir. Recommendation enginelerinin performansını değerlendirirken aşağıdaki gibi ölçütler kullanılabilmektedir:

· Önerilen ürünlerin satın alınma oranı: Önerilen ürünlerin kaç tanesinin satın alındığını ölçen bir ölçüttür.

· Önerilen ürünlerin memnuniyet oranı: Önerilen ürünlerin kaç tanesinin memnun edici olduğunu ölçen bir ölçüttür.

· Önerilen ürünlerin reklam etkisi: Önerilen ürünlerin kaç tanesinin başka ürünleri satın almayı etkilediğini ölçen bir ölçüttür.

· Kullanıcı davranışları: Kullanıcıların recommendation enginelerine nasıl tepki verdiklerini ölçen bir ölçüttür.

· Önerilen ürünlerin doğruluk oranı: Önerilen ürünlerin kaç tanesinin doğru olduğunu ölçen bir ölçüttür.

Bir sonraki yazımda görüşmek üzere, sevgiyle kalın.🌸