Tipologie di Sistemi di Raccomandazione
I Sistemi di Raccomandazione si dividono in tre categorie principali:
Filtraggio Collaborativo
Si basa sull’idea che persone con gusti simili preferiscono cose simili.
Come funziona?
- L’algoritmo confronta le preferenze di un utente con quelle di altri utenti.
- Se due persone hanno dato valutazioni simili a molti film, il sistema suppone che possano avere gusti affini anche su altri titoli.
- Il sistema suggerisce contenuti che utenti simili hanno apprezzato.
Ma l’ho mai incontrata?
Se hai guardato molte serie fantasy su Netflix, e un altro utente con gusti simili ha visto una nuova serie fantasy che ti manca, il sistema ti consiglierà quella serie.
Vantaggi
Può funzionare senza conoscere i dettagli dei prodotti, basandosi solo sulle preferenze degli utenti.
Svantaggi
Soffre del cold start: se un nuovo utente non ha ancora interagito con il sistema, non è facile consigliargli contenuti.
Filtraggio Basato sul Contenuto
Analizza le caratteristiche degli oggetti e suggerisce quelli simili a quelli che l’utente ha già apprezzato.
Come funziona?
- Il sistema analizza le proprietà degli articoli (es. genere, attori, regista per i film; ingredienti per i cibi; caratteristiche tecniche per i prodotti).
- Confronta queste informazioni con gli oggetti già apprezzati dall’utente.
- Suggerisce contenuti con caratteristiche simili.
Esempio pratico
Se hai visto molti film d’azione con un certo attore, Netflix ti consiglierà altri film d’azione con lo stesso attore o con caratteristiche simili.
Vantaggi
Funziona bene per utenti con pochi dati disponibili.
Svantaggi
Potrebbe essere troppo ripetitivo, consigliando sempre contenuti simili senza esplorare nuovi interessi.
Sistemi Ibridi
Combinano Filtraggio Collaborativo e Filtraggio Basato sul Contenuto per offrire raccomandazioni più precise.
Dove l’ho incontrato?
Amazon utilizza un sistema ibrido:
- Ti suggerisce prodotti simili a quelli che hai già acquistato (Filtraggio Basato sul Contenuto).
- Ti mostra prodotti acquistati da utenti con preferenze simili alle tue (Filtraggio Collaborativo).
Come vengono migliorati i Sistemi di Raccomandazione?
I moderni Sistemi di Raccomandazione utilizzano tecniche avanzate di Machine Learning e Intelligenza Artificiale per affinare le previsioni. Alcuni metodi includono:
Reti Neurali Artificiali
- Utilizzano modelli avanzati per analizzare enormi quantità di dati e trovare pattern nascosti.
- Aiutano a migliorare l’accuratezza dei suggerimenti, soprattutto nei sistemi ibridi.
Fattorizzazione Matriciale
- Tecnica matematica che analizza le interazioni tra utenti e prodotti per prevedere nuove preferenze.
Apprendimento Rinforzato
- Utilizzato da piattaforme come TikTok, adatta continuamente i suggerimenti in base al comportamento in tempo reale degli utenti.
L’impatto dei Sistemi di Raccomandazione nella nostra vita
I Sistemi di Raccomandazione sono ovunque e li usiamo praticamente tutti i giorni. Non ci credete? Ecco qua una lista di siti e app che li usano.
E-commerce (Amazon, eBay)
- Suggeriscono prodotti in base ai tuoi acquisti precedenti e alle preferenze di utenti simili a te.
Intrattenimento (Netflix, Spotify, YouTube)
- Raccomandano film, serie TV e canzoni basandosi su quello che hai visto o sentito in precedenza.
Social Media (Instagram, Facebook, TikTok)
- Personalizzano il feed con contenuti e pubblicità basati sulle tue interazioni.
Servizi di Viaggio (Booking, Airbnb)
- Consigliano hotel o destinazioni in base alle tue preferenze passate.
L’IA predice il futuro dei nostri gusti e comportamenti, rendendo le nostre esperienze digitali sempre più personalizzate e coinvolgenti.
Vantaggi e svantaggi dei Sistemi di Raccomandazione
Pro
- Migliorano l’esperienza dell’utente con suggerimenti personalizzati.
- Aumentano le vendite e l’engagement nelle piattaforme digitali.
- Permettono di scoprire nuovi contenuti e prodotti.
Contro
- Filtro bolla: l’utente riceve solo contenuti simili ai suoi gusti, riducendo l’accesso a nuove idee e a contenuti diversi. Un po’ come se mangiassi sempre gli stessi piatti per tutta la vita.
- Privacy: i dati degli utenti devono essere gestiti con attenzione per evitare problemi di sicurezza e abuso da parte delle piattaforme.
Abbiamo svelato i trucchi del mago
L’IA predice il futuro grazie a questi algoritmi, permettendo di prendere decisioni più intelligenti in ambiti come il marketing, la finanza, la sanità e l’industria.
Con il continuo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale, questi modelli vengono sempre più perfezionati per garantire previsioni ancora più affidabili.
Se avete avuto la pazienza di arrivare fino a qua avrete capito che la magia dietro a queste previsioni si chiama “Statistica”.
Tutti questi modelli, basati su questi algoritmi, in realtà analizzano il passato in maniera molto approfondita, calcolando ogni variazione di ciascun parametro riescono a determinare conseguenze.
A differenza del ragionamento umano, gli algoritmi trattano tutti i parametri allo stesso modo, mentre una persona tende superficialmente ad escludere parametri che sembrano irrilevanti l’algoritmo no.
Un aspetto che non viene mai preso in considerazione è che questo approccio produce una enorme quantità di errori e scarti, ma enorme in modo che nessun essere umano riesce a comprendere, che vengono semplicemente scartati dall’algoritmo ma solo dopo averli calcolati.
Per dare un’idea, prendiamo una Random Forest, per avere un solo risultato accettabile è possibile che ne vengano calcolati centinaia di migliaia se non addirittura milioni.
Ora mi fermo qui, è un articolo lunghissimo, ma spero sia utile per capire che non ci sono segreti o fatti incomprensibili, ma soprattutto che le macchine sono macchine, e fanno quello per cui sono state pensate.
Incontrerete articoli che dicono “nessuno può sapere cosa fa!”, ma ora sapete che non è così. Sono algoritmi che eseguono calcoli e sono programmati per generare percorsi e soluzioni.
Non sappiamo cosa fa semplicemente perché non ci interessa sapere cosa determina ogni piccolo passaggio, sappiamo però che sono algoritmi programmati per “provarle tutte” fino allo sfinimento e a dare una risposta, che poi sta a te decidere se si avvicina alla risposta corretta o meno.
Francesco Contini, Data & Search Engine Expert, Founder Rubedo Data Solutions