מערכות המלצה
אופן היישום

מערכות ההמלצה מתבססות על מידע שנאסף מהמשתמש או המשתמשים השונים, באמצעות שילוב של שיטות מוגדרות ומרומזות, כמו קבלת תחזיות אוטומטי (סינון) על האינטרסים של המשתמשים על ידי איסוף מידע או העדפות הטעם של משתמשים רבים (שיתוף פעולה). הנחת היסוד של גישת מערכות ההמלצה היא כי אלו שהסכימו בעבר נוטים להסכים שוב בעתיד, עם זאת יש לשים לב כי ההמלצות ניתנות לפי בחירות המשתמש היחיד אותו זיהתה המערכת והצליבה עם מידע קודם שהיה עליו ועם מידע אחר שהיה לה ממשתמשים שונים בעלי בחירות דומות.
להלן מספר דוגמאות לאיסוף נתונים מוגדרים:
לבקש מהמשתמש להעריך פריט מסוים באמצעות סולם נע.
לבקש מהמשתמש לדרג אוסף פריטים מהמועדף למועדף במידה פחותה יותר.
להציג שני פריטים ולבקש מהמשתמש לבחור את הפריט הטוב יותר.
לבקש מהמשתמש ליצור רשימת פריטים אהובים.
להלן מספר דוגמאות לאיסוף נתונים מרומזים:
לבחון פריטים שנבחנו על ידי המשתמש בחנות מקווננת.
לשמור רישום של פריטים שנקנו דרך האינטרנט.
להשיג רשימה של שירים שהושמעו במחשבו של המשתמש.
מערכת ההמלצה משווה את הנתונים שנאספו לנתונים של אנשים אחרים ומשתמשת בשני עקרונות בסיסיים המעורבים ביישום, ראשית בחוכמת ההמונים ובחוק המספרים הגדולים שניהם מראים כי ככל שהקהילות גדלות, אך לא רק אלא גם מגוונות, ועצמאיות לדוגמה, כך הקהילה יכולה לקבל החלטות טובות יותר מאשר קומץ העורכים, ולכן ככל שהקהילה תהיה גדולה יותר ההחלטות שלה עשויות להיות טובות יותר.
עיקרון בסיסי שני הוא העיקרון השני מציע כי בכל קהילה גדולה, עם מספיק נתונים על המשתתפים בודדים, על איך משתתפים בודדים מתואמים או משתפים פעולה אחד עם השני, אנחנו יכולים לעשות תחזיות לגבי מה שהמשתמשים האלה יאהבו בעתיד על סמך הטעמים שלהם בעבר, כלומר לפתח מנועי המלצה מסוננים בשיתוף פעולה. זה, כמובן, מסתמך על העובדה כי האינטרסים של אנשים, העדפות אידאולוגיות אינם משתנים באופן דרסטי מדי לאורך זמן, ובהתאם לחשב את רשימת הפריטים מומלצים עבור המשתמש על בסיס עקרונות אלו.
מערכות המלצה מציעות למשתמש מוצרים או דפי אינטרנט שעשויים לעניין אותו, בהתבסס על מידע שהמערכת אספה על המשתמש ועל הפריטים ממחקר אשר נעשה על נושא המידע אשר נאסף על משתמש, על ידי מערכת המלצה שיתופית, עולה כי משתמשים אשר מחפשים מוצרים ברשת יעדיפו להתבסס יותר על "קבוצת חברים" מאשר על פני "קבוצת שכנים", כאשר שכנים מוגדרים כמשתתפי קבוצת הממליצים שלהעדפותיהם המתאם הגבוה ביותר לאלו של מבקש ההמלצה, ואילו חברים מוגדרים כתת-קבוצה של שכנים המורכבת ממשתמשים הדומים למחפש ההמלצה, ראשית במאפייניהם האישיים ואחר כך גם בהעדפותיהם.
ישנן מספר סוגים של שיטות המלצה:
מערכות מבוססות תוכן - מתבססות על תוכן דפי האינטרנט או תיאור הפריטים. המערכות בקטגוריה זו מתחלקות לשלושה סוגים, מבוססות על תוכן פרופיל משתמש ותיאור פריטים, מבוססות על נתוני פרופיל המשתמש (גיל, מיקום גאוגרפי ועוד) ומבוססות על היסטוריית הגלישה של המשתמש. מערכות המבוססות על תוכן פרופיל משתמש סוקרות פריטים שתוכנם מותאם לתוכן הקיים בפרופיל המשתמש. מערכות המבוססות על נתוני פרופיל המשתמש מתאימות מוצרים שעשויים להיות רלוונטיים למשתמש על פי נתונים כגון גיל או מיקום גאוגרפי. מערכות המבוססות על היסטוריית הגלישה של המשתמש עושות שימוש בשיטות של כריית נתונים מנתוני היסטוריית הגלישה של המשתמש ומזהות את תחומי העניין שלו.
מערכות מבוססות משוב - מערכות אלו תלויות בשיתוף פעולה מצד המשתמש. קטגוריה זו מחולקת לשיטות המבוססות על דירוג פריטים ושיטות המבוססות על דירוג קשרים בין פריטים. במערכות המבוססות על דירוג פריטים המשתמש מדרג את דף האינטרנט או הפריט אותו הוא סוקר ובחירתו מצטרפת לדירוג של יתר המשתמשים. אחת הבעיות העיקריות בשיטה זו היא שלא ניתן להמליץ על פריטים חדשים שעדיין לא דורגו בידי מספיק אנשים. במערכות המבוססות על דירוג קשרים המשתמש מתבקש לציין פריטים קשורים לפריט אותו הוא סוקר וההמלצות ניתנות בהתאם לעוצמות הקשרים לפריטים אחרים. בעיה נוספת בשיטת המלצה זו היא היכולת של בעלי עניין להטעות את מערכת ההמלצה על ידי מתן דירוגים והמלצות פיקטיביות לפריט מסוים, בעקבות כך המערכת תמליץ על פריט זה במקרים רבים ללא הצדקה.
מערכות משולבות - מערכות אלו משתמשות הן בשיטות מבוססות משוב מהמשתמשים והן בשיטות מבוססות תוכן, כך למשל כאשר מערכת משולבת ממליצה על סרט, היא תמליץ על סרט שהומלץ על ידי משתמשים אחרים וגם בעל תוכן המתאים למשתמש.