企業如何靠推薦系統創造收益

• 7 1 月, 2020
• admin
• AI 新聞

在你逛購物網站或使用影音平台時，是否常發現系統總能精準推薦你感興趣的商品或影片？這背後的關鍵技術，就是「推薦系統」。推薦系統是一種人工智慧演算法，常透過機器學習分析大量使用者數據，像是購買紀錄、搜尋歷史、人口特徵等，進而主動提供貼近需求的個人化建議。不僅提升使用體驗，更成為企業創造營收的核心工具之一。

 

推薦系統的類型非常多

選擇適合的推薦系統類型，和選擇是否要使用推薦系統本身一樣重要。以下是幾種常見選項的簡要說明：

自然語言處理（NLP）的最重要應用場景包括：

（1）協同過濾（Collaborative Filtering）

這是最常見的推薦方式之一，主要根據使用者之間的行為相似性來進行推薦。分為兩種做法：

• 使用者導向（User-based）：推薦其他與你喜好相似的使用者曾喜歡的商品。

• 項目導向（Item-based）：推薦與你過去喜歡的商品相似的其他商品。

（2）內容導向過濾（Content-based Filtering）

這種方法根據商品本身的特徵（如分類、關鍵字、品牌等）來推薦與你過去喜歡的商品「類似屬性」的項目。例如你買了某款藍牙耳機，系統就可能推薦其他規格相似的耳機。

（3）混合型推薦系統（Hybrid Recommender）

結合協同過濾與內容導向的優點，整合多種資料來源與分析方法，提供更精準的推薦結果。這類系統常見於 Netflix、Amazon 等大型平台。

 

強化學習

強化學習的作法與前述方法不同。在強化學習中，演算法就像在「玩一場遊戲」，目的是最大化獎勵。透過不斷試錯，演算法會嘗試不同策略（即不同「步驟」），觀察哪一種方式能帶來最多的效益。

 

資料集（Dataset）

用來建立或測試機器學習模型的所有資料，統稱為資料集。通常，資料科學家會將資料集分為三個部分：

• 訓練資料：用來訓練模型。這意味著機器學習模型會看到這些資料，並學習其中的模式或判斷預測時最重要的特徵。

• 驗證資料：用來調整模型參數及比較不同模型，以找出表現最佳者。驗證資料必須和訓練資料不同，且不能用於訓練階段，否則會導致模型過度擬合，無法良好適應新的（實際應用中的）資料。

• 測試資料（通常稱為保留集）：這是第三組資料，用於最終模型選定後，模擬該模型在全新資料上的表現。這些資料在模型訓練與選擇過程中完全未曾使用過。

 

隨著資料量與演算法的不斷進化，推薦系統已從單純的「推銷工具」，轉變為影響用戶體驗與營收表現的核心技術。無論是電商、影音平台，甚至金融與教育產業，都能透過不同類型的推薦系統，提供更個人化的服務。了解各種推薦方式的特點與應用情境，有助於企業在數位轉型的過程中，打造更貼近使用者需求的智慧服務。