¿Motores de recomendación? ¿Qué es eso? ¿Es la primera vez que lo lee? Entonces arranquemos con una definición sobre a qué nos vamos a referir en este post cuando hablemos de motores de recomendación.
Un motor de recomendación es un sistema de filtrado de información de un inventario masivo de datos (ya sean productos o contenidos) se filtra para cada usuario en función de la actividad, los datos, o la coincidencia de patrones que haya realizado en la navegación del sitio.
Para ponerlo más claro, estás en un blog, lees un artículo o dos, y encuentras una lista de mensajes en la parte inferior que es posible que desees leer.
Has experimentado que cuando usted estás buscando un producto en Amazon y te dice que otro producto puede ser interesante para ti también.
A estas alturas del post creo que te quedó claro lo que es y quizá incluso recuerdas que has interactuado con los motores de recomendación, sin saberlo.
¿Por qué son recomendables?
Lo que los hace realmente impresionantes es el aspecto de filtrado que es única y personalizada. Estas recomendación, cuando se hacen bien, son una gran cosa en el sitio web. Están personalizando la navegación. Y cada persona que interactúa con un motor de recomendación bien diseñado se siente que lo están «entendiendo» de alguna manera.
Otro beneficio es que los buenos motores de recomendación te ayudará a encontrar algo que ni siquiera sabías que existían.
¿Ahora te apetece uno en tu web?
Hay varios tipos de motores de recomendación
La mayoría de motores de recomendación están basados en etiquetas. En estos sistemas, al igual que en un sitio web, el sistema realiza un seguimiento de las etiquetas en los mensajes que ha leído, y luego utiliza ese modelo para determinar qué otros mensajes (con sus propias etiquetas) podría coincidir con las preferencias de lectura.
Otros sistemas están basados en el nodo y borde. Estos sistemas de gráficos te permiten tener nodos (personas, productos, contenidos) y los bordes ( «visto», «leer», «gustado») y los conecta. Una vez creada esta base de datos gráfica, puede ser utilizado para hacer recomendaciones ya sea desde el producto (otras personas que han comprado este también han comprado …) o de las personas (en este caso es que alguien puede que desee seguir en Twitter …).
Aquí hay ualgunos plugins que pueden hacer ese trabajo:
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