#RecommendationSystem

[toreterobao]

AI-powered recommendation system

Want to create an AI-powered recommendation system? Start with data collection, employ machine learning algorithms like collaborative filtering or content-based filtering, and constantly iterate for accuracy. Dive deeper into the steps involved and unleash the potential of personalized recommendations.

Read more ➡️

[kodytechnolab]

Travel Smarter with AI-Powered Travel Recommendation Engine

Tired of generic travel suggestions? Step into the future of personalized travel planning with a travel recommendation engine that understands your wanderlust like never before.

In this blog, discover how AI is transforming the travel industry by: 🧠 Mapping traveler preferences and behaviors 🗺️ Curating tailored destination and activity recommendations 🚀 Boosting user engagement and booking rates for travel businesses

If you're a travel tech founder, OTA, or product leader in tourism, this guide is your roadmap to building smarter, more intuitive travel experiences.

[emilyratajkowski164395]

AI and Network Science

AI and Network Science are increasingly converging, leveraging the power of graph-based representations to solve complex problems in interconnected systems. Network science studies the structure and dynamics of networks, such as social, biological, and technological systems. AI, particularly through Graph Neural Networks (GNNs), uses this knowledge to process and analyze graph-structured data.

Key Contributions of Network Science to AI:

Modeling Relationships: Network science provides tools to represent systems as graphs, capturing relationships and dependencies critical for AI applications.

Understanding Dynamics: Insights into network dynamics, like spreading phenomena, enhance predictive models in AI.

How AI Empowers Network Science:

Learning from Data: AI algorithms, such as GNNs, learn patterns from large-scale networks, uncovering insights in areas like social influence, disease spread, or infrastructure optimization.

Scalability: AI improves the analysis of massive, dynamic networks that traditional methods struggle with.

Applications of AI and Network Science:

Social Network Analysis: Predicting trends and detecting communities.

Biology and Healthcare: Drug discovery and modeling disease propagation.

Infrastructure Optimization: Enhancing transport or energy grids.

Knowledge Graphs: Powering natural language understanding in AI systems.

International Conference on Network Science and Graph Analytics

Our Website : https://networkscience-conferences.researchw.com/

Connected With Here :

Instagram : https://www.instagram.com/emileyvaruni/ Tumblr : https://www.tumblr.com/emileyvaruni Pinterest : https://in.pinterest.com/emileyvaruni/ Blogger : https://emileyvaruni.blogspot.com/ Twitter : https://x.com/emileyvaruni YouTube : https://www.youtube.com/@emileyvaruni

[mactionconsulting]

Predictive Analytics: Anticipating Consumer Needs and Trends

Discover how predictive analytics is revolutionizing market research and helping businesses stay ahead of the curve. Learn how to use data to anticipate consumer needs, forecast market trends, and gain a competitive edge.

Link : https://maction.com/predictive-analytics-anticipating-consumer-needs-and-trends/

[allaboutmarketing4you]

Case study Spotify | Spotify case study ux | Spotify case study 2019 | on Artificial Intelligence

"In this Video i have explained how Spotify remains top of the music streaming world ?

Source: 5 Minutes Learning

#Spotifycasestudyux#cassestudyspotify#5MinutesLearning#spotify#bigdata#music#dataanalytics#wync#airtelwync#onlinemusic#musicstreaming#recommendationsystem#uxdesign#uxdesigncasestudy#musicapp "

#mktmarketing4you#corporatestrategy#marketing#M4Y#lovemarketing#IPAM#ipammarketingschool#ContingencyPlanning#virtual#volunteering#project#Management#Economy#ConsumptionBehavior#BrandManagement #ProductManagement #Logistics #Lifecycle

#Brand #Neuromarketing #McKinseyMatrix #Viralmarketing #Facebook #Marketingmetrics #icebergmodel #EdgarScheinsCultureModel #GuerrillaMarketing #STARMethod #7SFramework #gapanalysis #AIDAModel #SixLeadershipStyles #MintoPyramidPrinciple #StrategyDiamond #InternalRateofReturn #irr #BrandManagement #dripmodel #HoshinPlanning #XMatrix #backtobasics #BalancedScorecard #Product #ProductManagement #Logistics #Branding #freemium #businessmodel #business #4P #3C #BCG #SWOT #TOWS #EisenhowerMatrix #Study #marketingresearch #marketer #marketing manager #Painpoints #Pestel #ValueChain # VRIO #marketingmix

[fahmeenaodetta]

Recommendation Systems

I first learned of recommendation systems during my first literature review course at NCU. The topic was online reviews and recommender systems were one type of system connected with online reviews. I included some information in my paper on these systems that made recommendations to users. I thought they added a lot of value (were very helpful and useful to the consumer). Today, I learned of recommendation systems for music. I found several papers on systems that use different approaches to recommend music to users. How interesting! I would like to personally test these systems.

A Music Recommendation System Based On Psychotherapy By: Zhiyuan Liu, Wei Xu, Wenping Zhang, Qiqi Jiang https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S277256932300097X

I am all EARS: Using Open Data And Knowledge Graph Embeddings for Music Recommendations By: Niels Bertram, Jürgen Dunkel, Ramón Hermoso https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417423008497

[heartcentrictech]

📣Are you an AI enthusiast and would like to broaden your knowledge about in what more ways AI 🧬 can possibly be useful? We will then invite you to watch the replay🎥 of our very first webinar which took place on Wednesday 2nd February 2022 where we talked about AI Recommendation system types, methods of building recommendation systems, building a recommendation system using word embedded method, etc. Link to the replay is in our bio and in the comments below👇 #airecommendationsystem #recommendationsystem #webinar #mlmodels #datascience #ai #datatera #artificialintelligence #aimodels (at Stockholm, Sweden) https://www.instagram.com/p/CZ_-Do2D7Dz/?utm_medium=tumblr

[ujeanchannel]

Recommendation System

สำหรับบทความนี้ อยากจะพูดถึง Recommendation System in ML ตอนนี้หลายๆ คนน่าจะคุ้นชินกับการที่เราใช้ Social Media แล้วมีการแนะนำสินค้าต่างๆ ในระบบ หรือได้ยินจากร้านสะดวกซื้อหลายๆ แห่ง ว่า “customers who bought this, also bought this” จริงๆ แล้วเจ้าระบบแนะนำนี้ เป็นส่วนหนึ่งของ Algorithms ใน Data Analytics เลยนะ

Above image source from : https://www.xenonstack.com/use-cases/recommendation-system-deep-learning/

แล้วเจ้า Techniques หรือ Algorithms นี้มันดียังไง

1. ช่วยแนะนำสิ่งที่กลุ่มเป้าหมายจะสนใจ

    นั่นเพราะว่าในโลกออนไลน์ตอนนี้มีสิ่งที่น่าสนใจอยู่มากมายมหาศาล จนจะให้มานั่งดูเองทั้งหมดคงยากมาก เปลืองทั้งเวลา เปลืองทรัพยากรด้วย แถมพอจะเข้ามาดูอะไรก็หาไม่เจอเพราะมันเยอะเกินไป แทนที่จะชอบใจกลับกลายเป็นเบื่อหน่ายกับเวปเราพอดี ดังนั้นถ้ามีเจ้าเทคนิคนี้เกิดขึ้น ก็จะทำให้เลือกนำเสนอแต่สิ่งที่กลุ่มเป้าหมายกำลังค้นหา แทนที่จะนำเสนอทุกสิ่งที่มี

2. เปิดโอกาสให้กลุ่มเป้าหมายใหม่ได้รู้จักกับสินค้าอื่น นอกเหนือจากที่สนใจอยู่ได้ด้วยนะ

>> ถ้าเราจะทำระบบนี้ เราต้องคำนึงถึงเรื่องไหนบ้าง

๐ Relevence ก็คือ การพยายามหาของที่คิดว่าผู้ใช้สนใจ ไม่นำเสนอของแบบสะเปะสะปะ เพราะมันจะทำให้กลุ่มเป้าหมายรู้สึกยุ่งยากในการค้นหาสิ่งที่ต้องการ

๐ Diversity ต้องมีความหลายหลายในการนำเสนอ มันคงไม่ดีแน่ ถ้าเราเข้าเวปมาแล้วเจอแค่ Youtube ที่แนะนำคลิปเดิมๆ จาก Channel เดิมๆ หรือใน IG ที่มีโหมดแนะนำอย่าง Reels ถ้าขึ้นแนะนำมาแต่ของเดิมๆ มันก็จะดูไม่น่าสนใจ ทำให้ไม่อยากใช้แอพนั้นอีก

๐ Novelty ต้องมีความใหม่ในการเสนอ ความหมายคืออะไร คือการที่เรานำเสนอในสิ่งที่กลุ่มเป้าหมายไม่รู้จักบ้าง เช่น แนะนำที่เที่ยวใหม่ๆ รีสอร์ตใหม่ๆ ร้านอาหารใหม่ๆ เป็นต้น

๐ Serendipity หาสิ่งที่นอกเหนือความคาดหมาย หรือ เป็นสิ่งไกลตัวของกลุ่มเป้าหมายแต่มีประโยชน์ต่อกลุ่มเป้าหมาย 

>> Model ของ Recommondation System

จริงๆ แล้วโมเดลที่ใช้มีหลายวิธีมาก แต่ส่วนใหญ่ก็ยังคงอยู่ในรูปแบบของ utility function ของกลุ่มเป้าหมาย และสินค้า/บริการ ที่นิยมใช้กันคร่าวๆ ดังนี้

popularity based

classification based

content based

collaborative filtering

Hybrid models

โดยที่ว่า

๐ Popularity Based

เป็นวิธีการที่ง่ายที่สุดในการสร้างระบบแนะนำ คือจะดูความนิยมของสินค้า หรือบริการนั้นๆ จากจำนวนยอดขาย หรือจำนวนยอดการใช้งาน ตัวอย่างเช่น ร้านอาหารในแอพ foodpanda ที่ดูจากยอดการสั่งซื้อ

๐ Classification Based

วิธีการนี้จะนำเอาลักษณะของลูกค้า เช่น เพศ อายุ เป็นต้น กับลักษณะของสินค้า เช่น ราคา คุณภาพ มาใช้ในการทำนายความชอบของสินค้า หรือบริการของลูกค้ารายนั้นๆ โดยคำตอบที่ได้จากระบบแนะนำจะมีแค่ ชอบ หรือไม่ชอบ

๐ Content based Filtering

วิธีการนี้ก็เป็นวิธีการที่ง่ายๆ และตรงกับกลุ่มเป้าหมายมากๆ โดยจะพิจารณาจากข้อมูลย้อนหลังของผู้ใช้แต่ละคนว่าเคยดูหนังแนวไหน ซื้อของแบบไหนบ้าง ฟังเพลงแบบไหนบ้าง ก็จะแนะนำสินค้าหรือบริการแนวนั้นเพิ่มเติมให้

ข้อดีคือ จะได้สิ่งที่กลุ่มเป้าหมายต้องการ

ข้อเสียคือ ไม่มีความหลายหลายให้กลุ่มเป้าหมายได้รู้จักเพิ่ม

๐ Collaborative Filtering

ใช้หลักการง่ายๆ แค่ว่า ถ้ากลุ่มเป้าหมายชอบสินค้าแนวเดียวกัน ก็อาจจะสนใจสินค้าอื่นๆ เหมือนกันก็ได้

Collaborative Filtering สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภท คือ

nearest neighbor

matrix factorization

=> Nearest Neighbor Collaborative Filtering

โดยระบบแนะนำประเภทนี้ จะใช้ความคล้ายคลึงมาเป็นตัวแนะนำ ที่พบเห็นจะมี 2 ลักษณะ คือ 1. ความคล้ายคลึงกันของลูกค้า (user based filtering) 2. ความคล้ายคลึงกันของสินค้า (item based filtering)

>> User-based Collaborative Filtering

เป็นการจัดกลุ่มเป้าหมายตามการซื้อสินค้า/บริการ โดยถ้าลูกค้ามีลักษณะการซื้อสินค้าชนิดที่ใกล้เคียงกัน ระบบก็จะจัดกลุ่มลูกค้าดังกล่าวไว้ในกลุ่มเดียวกัน และในลูกค้ากลุ่มเดียวกันนี้ ถ้าลูกค้าคนหนึ่งมีแนวโน้มที่จะชอบสินค้าและบริการอย่างหนึ่ง (ดูจากประวัติการซื้อย้อนหลัง) ระบบก็จะแนะนำสินค้าหรือบริการนั้นๆ ให้กับลูกค้าคนอื่นๆ ในกลุ่มด้วย

ตัวอย่างเช่น ใน Netflix ระบบพบว่ามีลูกค้า 2 คน ที่มีลักษณะดูหนังที่คล้ายกัน เช่น น้องบูม และน้องครีม มีประวัติการดูหนังต่างๆ ที่เหมือนกัน เช่น อะนิเมะ เรื่อง My Hero Academia , อะนิเมะเรื่อง Jujutsu Kaisen เป็นต้น โดยระบบจะจัดกลุ่มให้น้องบูม และน้องครึมอยู่ cluster เดียวกัน

ต่อมาน้องบูมได้อะนิเมะ โคนัน เพิ่ม ระบบก็จะแนะนำหนังเรื่องเดียวเดียวกันนี้ให้น้องครีมด้วย

>> Item-based Collaborative Filtering

เป็นการจัดกลุ่มสินค้าที่มีคุณลักษณะที่คล้าย หรือเกี่ยวเนื่องกัน เช่น ในเว็บไซด์ช็อปปิ้งออนไลน์แห่งหนึ่ง ดินสอและยางลบมักจะถูกลูกค้าซื้อพร้อมกันๆ เสมอ ดังนั้นดินสอและยางลบจึงถูกจัดให้อยู่ในกลุ่มสินค้าที่ใกล้เคียงกัน

=> Matrix Factorization Collaborative Filtering

เป็นการจัดกลุ่มลูกค้าตามการให้คะแนน (rating) ของสินค้า หรือบริการ โดยระดับคะแนนอาจอยู่ในช่วงตั้งแต่ 1- 10 คะแนน ในกรณีที่ยังไม่มีการให้คะแนนจะเท่ากับ 0

๐ Hybrid ก็คือ การเอาหลายๆ วิธีมาผสมผสานกัน

References:

1. https://madasamy.medium.com/introduction-to-recommendation-systems-and-how-to-design-recommendation-system-that-resembling-the-9ac167e30e95

2. https://medium.com/@cfpinela/recommender-systems-user-based-and-item-based-collaborative-filtering-5d5f375a127f

[asc27]

On @techradar again! This time we talk about the #RecommendationSystems and their black soul. Could our future be influenced by them? Check this article! Come fanno le AI a leggerci nel pensiero (o così sembra)

#AI #MachineLearning

[onedotenterprises]

Automized Data Analysis by OneDot Enterprises Private Limited 🔖 Chatbot Development 🔖 Recommendation System 🔖 Automized Data Analysis 🔖 Forecasting System . . . #onedotenterprises #pvtltdcompany #itservices #machinelearning #artificialintelligence #chatbot #recommendationsystem #dataanalysis #forecastingsystem (at OneDot Enterprises Private Limited) https://www.instagram.com/p/CEwZIFvle-9/?igshid=znyvbg9h6zb3

[toreterobao]

Discover the magic of AI-based recommendation systems! 🌟 These intelligent algorithms analyze your preferences and behavior to curate personalized suggestions, making your experience smoother and more enjoyable. From discovering your next favorite movie to finding that perfect product, AI recommendations are revolutionizing how we interact with technology. Explore how companies are harnessing this cutting-edge technology to enhance your digital life. Dive into the future of personalization and let AI guide you to exactly what you’re looking for. 🚀

Read more about this exciting tech and how it’s changing the game!

[surveycircle]

Tweeted

Participants needed for online survey! Topic: "Negative impact of privacy risks on purchase of recommendation systems" https://t.co/5qZmWZsTVM via @SurveyCircle #ArtificialIntelligence #RecommendationSystems #privacy #PurchaseIntention #survey #surveycircle https://t.co/qpnApT8MlU

— Daily Research @SurveyCircle (@daily_research) Jan 11, 2023

[discretestates]

Today’s #RecommendationSystems lesson: only return the N items per user with the highest predicted ratings. Otherwise, you’ll generate a query users x all items dense matrix. Oops.

[towardsai]

"Tutorial: Building a Recommendation System with Python using Collaborative Filtering → https://bit.ly/319S1Xw via @Towards_AI⠀ #CollaborativeFiltering #RecommendationSystem #Tutorial #MachineLearning #ML #ArtificialIntelligence #AI #DataScience #Coding #Programming #TowardsAI ⊕ [ Link on Bio ] ⊕"

[trouvus-blog1]

Recommendations Solutions – How Important Are They for Web Services?

Before the advent of the Internet, people used to get their tips and recommendations about various items and sources largely from family members, friends, trusted network and experts. With the proliferation of online services with the overwhelming amount of content and items, information overload has become a critical issue. The large amount of availability of choices, while beneficial, also creates problems for the users.

The various problems a user encounters due to information overload include time wasted in search for appropriate selection, making poor choice while there are better options available and difficulties in arriving at the right choice. Recommender systems are the tools that are aimed at alleviating the information overload related issues. Today, most users largely depend on the web service itself to provide recommendations of the items that would arguably reflect users’ personal choices. The concept of recommendations solutions or recommender systems (RS) is not new. Some early websites have used them actively and over time they have become a necessary element and an integral part of any large to medium e-commerce, social networking sites and web services.

Recommendations solutions are meant to produce a list of items or products to website users based on user’s profile, online behavior, item’s profile, click-through and various other attributes. There is a fundamental difference between a search engine and a recommender system. When the user knows or at least can guess what keywords or terms needed to apply in order to find an item, a document or a product the person is looking for, she uses a search engine. In the case of a recommender system, the list of recommendations is generated for items, documents, products, etc. without an explicit search conducted by the user.

From user’s perspective, this is wonderful, because it allows the user to discover new content corresponding to her taste that she was not aware of earlier. By providing relevant but new choices, recommender systems make user interaction with the sites interesting and significantly enrich user’s experience. Web services implement recommendations solution for multiple reasons.

Firstly, an e-commerce site would like to sell more products, or services and RS helps a site to increase its conversion rate by transforming more visitors of the site to buyers.

Secondly, RS contributes to cross selling – sale of more types of products or services to the buyer. For example, an e-commerce site of electronic products may provide the buyer of a camera a precise recommendation list of lenses, memory cards, and cases. These items, possibly, would have been difficult for the buyer to discover without the help of the RS. Thirdly, data collected from the RS can help the web service to organize and optimize its content and items and improve inventory control. And most importantly, RS increases users’ satisfaction and their loyalty. RS has the capability of consistently delivering relevant, new and serendipitous items through an effectively designed interface. It can often predict the next steps of a user successfully and provide clear calls for action. Most users highly value interaction with a website with these capacities. An extended user-experience supported by the RS in turn facilitate converting the user to a loyal customer.

Recommender systems use myriad of techniques and algorithms to calculate and deliver recommendations. In its most basic form, many websites offer a non-personalized recommendation list of most popular items. The rationale behind this approach is if an item is liked by a large number of people, there is a high probability that others may also like it. Some systems perform predictive analysis and deliver recommendations by computing and comparing the user’s assigned ratings to the items she liked or disliked with the ratings of all other users of the system. The assumption here is that if the users rate same items with similar ratings, their interests are quite congruent. It is safe to recommend an item that the user did not rate but others with similar interest have rated it highly. Another method is to elicit recommendations to the user of an item based on what others have bought after searching or purchasing the same item. In more sophisticated RS extensive knowledge about the users, items, context and various other complex attributes are used.

Often, the systems are dynamic and consider the preferences of the user in question in real time. Rating of an item ascribed by a user is the most commonly used data in recommender systems. Often, web services consider that ratings are the most important indicator for a recommender system. In reality, this is not the case. The reason is people feel necessary to ascribe a rating to an item when it induces a strong positive or negative emotional link. People without any strong opinion about the item tend not to rate anything.

As, usually, small percentage of the population prefer to rate items, for many items the quantity of ratings are not representative enough. As a result, these items are difficult to cover in the computation of a recommendation list. So, although the ratings are one of the good indicators for recommendations it should not be the only one. One method of compensating this problem is to observe user’s behavior. If a customer purchased a product or watched a movie, and the system has the ability to monitor the behavior of a large number of customers, the data collected from this produces useful clues, which can become a viable attribute for the recommender algorithm.

Recommender systems today are highly sophisticated technology that applies machine learning, statistical methods, artificial intelligence agents and other state-of-the-art tools. Web services interested in implementing RS to their system should analyze, compare and evaluate the algorithms and systems and select the one suit their purpose best.

As mentioned earlier, Recommender systems increase revenue for a web service in multiple ways. They help clients of the web service to discover items that they would like to purchase. They facilitate conversion of visitors into clients, increase cross-sell by recommending complementary items and bolster development of a loyal customer base by improving the user-experience.

Original source: http://trouvus.com/recommendations-solutions-for-web-services/