Les algorithmes de recommandation sont devenus plus matures après des années de développement, faisant appel à de multiples disciplines telles que les mathématiques et l’informatique pour effectuer la classification et la correspondance des étiquettes, puis des recommandations précises grâce au calcul massif.
De 2012 à aujourd’hui, les algorithmes de recommandation sont entrés dans une phase d’innovation rapide de la technologie, et se sont progressivement appuyés sur la pointe de la technologie pour commercialiser efficacement et combiner avec l’Internet en profondeur. En 2015, l’algorithme de recommandation est officiellement passé de l’apprentissage automatique à l’apprentissage profond. Les algorithmes de recommandation ont depuis lors pénétré dans divers secteurs et sont désormais largement utilisés dans les livres, la musique, les vidéos, les actualités, les films, les cartes, les achats en ligne, etc.
Lorsque les algorithmes de recommandation sont utilisés dans différents domaines, ils utilisent des mécanismes opérationnels différents pour s’adapter à la spécificité du scénario, en tenant compte de la logique opérationnelle différente du scénario.
L’algorithme de recommandation est de recommander le contenu le plus approprié pour l’utilisateur par une opération logique raisonnable, en termes de type de brioche, est d’adapter l’utilisateur pour le niveau de satisfaction du contenu de la fonction de prédiction. L’algorithme de recommandation dans le domaine des technologies de l’information se concentre sur trois facteurs, correspondant aux trois principaux éléments du modèle, le premier élément étant le contenu, le second les caractéristiques de l’utilisateur et le troisième les caractéristiques de l’environnement : le domaine des vidéos courtes, représenté par ShakeYin, commence généralement par la diffusion du contenu, fait correspondre les utilisateurs appropriés grâce à l’algorithme intelligent, puis décide d’étendre ou non le champ de diffusion du contenu en fonction de la contre-performance : la catégorie “vie” est davantage axée sur les intérêts de l’utilisateur. La catégorie “style de vie” est davantage axée sur les centres d’intérêt des utilisateurs et sur l’historique de leurs recherches afin de formuler des recommandations corrélatives et approfondies.
Les sectors-formes et les organisations utilisent des algorithmes de recommandation pour accroître l’efficacité de leurs opérations commerciales, pour permettre aux utilisateurs d’accéder rapidement à ce dont ils ont besoin et pour permettre aux fournisseurs de contenu et de produits de fournir efficacement des services.
Les algorithmes de recommandation servent de passerelle pour mettre rapidement en relation les utilisateurs et le contenu ou les produits, ce qui accroît l’efficacité de l’ensemble de la chaîne : du point de vue de l’utilisateur, l’efficacité est considérablement améliorée, car les algorithmes analysent et recommandent avec précision le contenu ou les produits qui l’intéressent, ce qui élimine la nécessité de les chercher et de les trouver, et permet de localiser rapidement les besoins des utilisateurs : du point de vue des producteurs de contenu et des entreprises, la fourniture précise de contenu ou de produits à l’utilisateur/au groupe de clients cible est rapidement réalisée, ce qui entraîne une mise en relation plus rapide. L’efficacité de la correspondance est accélérée, ce qui permet au contenu et aux produits de se diffuser rapidement.
Les algorithmes de recommandation ne devraient pas seulement être largement utilisés, mais aussi être largement utilisés
Les algorithmes de recommandation ont été utilisés dans tous les aspects de la vie nationale et ont effectivement apporté une grande commodité aux utilisateurs et aux fournisseurs de contenu ou de produits, mais à mesure que l’influence des organisations et des sectors-formes utilisant des algorithmes de recommandation augmente, l’utilisation des algorithmes devient un sujet plus intéressant.
L’application des algorithmes de recommandation s’accompagne du problème de la sécurité des informations personnelles, de la fuite de la vie privée, de la tendance à la musique pan-médiatique et de la tendance à la distribution de contenus de faible saveur, qui, combinés au trafic massif de diverses sectorformes et organisations, ont un impact énorme. Tout en gagnant beaucoup de revenus, les sectorformes et les institutions devraient également prendre des mesures pour assumer un certain degré de responsabilité sociale, en passant de l’importance des intérêts des entreprises à celle des utilisateurs, et jouer un rôle plus actif dans la société ou au niveau national.
