راهنمای کامل موتور توصیه‌گر: انواع، مزایا، چالش‌ها و کاربردها

زمان مطالعه: 10 دقیقه

در دنیای امروز که کاربران هر روز با حجم عظیمی از داده‌ها، محصولات و محتوای آنلاین مواجه‌اند، پیدا کردن گزینه‌ای مناسب می‌تواند زمان‌بر و پیچیده باشد. اینجاست که موتور توصیه‌گر (Recommendation Engine) نقش کلیدی ایفا می‌کند. این سیستم‌ها با تکیه بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده، پیشنهادهایی متناسب با علایق و نیازهای هر کاربر ارائه می‌دهند. از فروشگاه‌های اینترنتی گرفته تا شبکه‌های اجتماعی و سرویس‌های پخش ویدئو و موسیقی، توصیه‌گرها به بخش جدایی‌ناپذیر تجربه کاربری و استراتژی کسب‌وکارها تبدیل شده‌اند.

در این مقاله بررسی می‌کنیم که موتورهای توصیه‌گر چگونه کار می‌کنند، چه انواعی دارند و هرکدام چه نقاط قوت و ضعفی به همراه می‌آورند. همچنین به مزایا و چالش‌های استفاده از این سیستم‌ها می‌پردازیم و نمونه‌هایی از کاربرد آن‌ها در صنایع مختلف، از تجارت الکترونیک گرفته تا رسانه، گردشگری و حتی عملیات فناوری اطلاعات (AIOps) را مرور خواهیم کرد.

موتور توصیه‌گرچیست؟

موتور توصیه‌گر (Recommendation Engine) یا به اختصار Recommender، یک سیستم هوش مصنوعی است که آیتم‌ها یا محتوای مرتبط را به کاربر پیشنهاد می‌دهد. این سیستم‌ها با تکیه بر تحلیل کلان‌داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML)، الگوهای رفتاری کاربران را شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها پیشنهادهای مرتبط ارائه می‌کنند.

موتورهای توصیه‌گر به کاربران کمک می‌کنند محتوایی، محصولی یا خدمتی را کشف کنند که احتمالا به‌طور مستقل سراغ آن نمی‌رفتند. امروزه این سیستم‌ها به بخش جدایی‌ناپذیر افزایش فروش و بهبود تعامل کاربران در بسیاری از کسب‌وکارهای آنلاین تبدیل شده‌اند؛ از فروشگاه‌های اینترنتی گرفته تا پلتفرم‌های پخش ویدئو و موسیقی، موتورهای جستجو و شبکه‌های اجتماعی.

نمونه‌ای از کاربرد آن‌ها:

• پیشنهاد فیلم یا ویدیوی بعدی برای تماشا
• معرفی آهنگ مشابه برای گوش دادن
• نمایش نتایج جستجوی مرتبط
• یا ارائه محصولی که مکمل خرید کاربر است

این پیشنهادها نقش مهمی در شخصی‌سازی تجربه کاربری دارند. بر اساس تحقیق شرکت مشاوره مک‌کنزی (McKinsey)، شخصی‌سازی می‌تواند درآمد کسب‌وکارها را بین ۵٪ تا ۱۵٪ افزایش دهد. همچنین ۷۶٪ از مشتریان اعلام کرده‌اند وقتی تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده نداشته باشند، احساس نارضایتی می‌کنند.

بازار موتورهای توصیه‌گر نیز به‌سرعت در حال رشد است. در سال ۲۰۲۴ ارزش این بازار حدود ۶٫۸۸ میلیارد دلار برآورد شده و پیش‌بینی می‌شود طی پنج سال آینده سه برابر شود.

موتورهای توصیه‌گر چگونه کار می‌کنند

برای ارائه پیشنهادهای مناسب به کاربران، یک موتور توصیه‌گر ترکیبی از علم داده و یادگیری ماشین را به کار می‌گیرد.

توصیه‌گرها معمولا در ۵ مرحله عمل می‌کنند تا دقیق‌ترین پیشنهادها را پیش‌بینی کنند:

۱- جمع‌آوری داده

داده‌ها پایه و اساس یک سیستم توصیه‌گر هستند، بنابراین جمع‌آوری داده اولین گام حیاتی محسوب می‌شود. دو نوع کلیدی از داده‌ها که باید جمع‌آوری شوند عبارتند از داده‌های صریح و داده‌های ضمنی.

• داده‌های صریح (Explicit Data): شامل اقدامات و فعالیت‌های کاربر مانند نظرها، لایک‌ها، امتیازدهی‌ها و بازبینی‌ها
• داده‌های ضمنی (Implicit Data): شامل رفتارهای کاربر مانند تاریخچه مرور، رویدادهای سبد خرید، کلیک‌ها، خریدهای گذشته و تاریخچه جستجو

موتورهای توصیه‌گر همچنین از سایر داده‌های مشتری مانند داده‌های جمعیت‌شناختی (مثلا سن یا جنسیت) و داده‌های روان‌شناختی (مانند علایق یا سبک زندگی) برای یافتن کاربران مشابه استفاده می‌کنند. علاوه‌بر این، داده‌های مربوط به ویژگی‌های محصول یا خدمت (مانند محدوده قیمت یا نوع کالا) نیز برای تعیین محصولات یا خدمات مرتبط به کار گرفته می‌شوند.

۲- ذخیره‌سازی (Storage)

پس از جمع‌آوری داده، گام بعدی ذخیره‌سازی آن است. نوع سیستم ذخیره‌سازی به نوع داده‌های جمع‌آوری‌شده بستگی دارد.

یک انبار داده (Data Warehouse) می‌تواند داده‌ها را از منابع مختلف یکپارچه کرده و برای تحلیل داده و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار دهد. در مقابل، دریاچه داده (Data Lake) قابلیت ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را دارد.

همچنین Lakehouse ترکیبی از بهترین ویژگی‌های انبار داده و دریاچه داده را در قالب یک راهکار واحد برای مدیریت داده ارائه می‌دهد.

۳- تحلیل (Analysis)

در مرحله تحلیل، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پردازش و بررسی مجموعه‌داده‌ها به کار گرفته می‌شوند. این الگوریتم‌ها الگوها را شناسایی کرده، همبستگی‌ها را کشف می‌کنند و میزان اهمیت و قدرت آن‌ها را ارزیابی می‌کنند. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش ببینند تا توصیه‌های متناسب و دقیق ارائه کنند.

۴- فیلتر کردن (Filtering)

در این مرحله، داده‌ها فیلتر می‌شوند تا مرتبط‌ترین آیتم‌ها بر اساس نتایج مرحله تحلیل نمایش داده شوند. فیلتر کردن داده معمولا شامل اعمال قوانین و فرمول‌های ریاضی روی داده‌هاست که بسته به نوع موتور توصیه‌گر مورد استفاده، متفاوت خواهد بود.

۵- بهبود (Refining)

یک مرحله اختیاری است که در آن خروجی‌های سیستم توصیه‌گر به‌طور منظم ارزیابی می‌شوند. هدف از این کار، بهینه‌سازی بیشتر مدل و ارتقای مداوم دقت و کیفیت توصیه‌هاست.

انواع موتورهای توصیه‌گر

موتورهای توصیه‌گر بر اساس روشی که برای فیلتر کردن داده‌ها به کار می‌برند، با هم تفاوت دارند. به طور کلی سه نوع اصلی از موتورهای توصیه‌گر وجود دارد:

۱- فیلترسازی مشارکتی (Collaborative Filtering)

در این روش، سیستم بر اساس شباهت‌های یک کاربر با سایر کاربران، توصیه‌ها را فیلتر می‌کند. سیستم‌های توصیه‌گر مشارکتی از داده‌های صریح و ضمنی استفاده می‌کنند و این فرض را در نظر می‌گیرند که کاربرانی با ترجیحات مشابه، احتمالا به آیتم‌های یکسانی علاقه‌مند خواهند شد و در آینده نیز تعاملات مشابهی با آن‌ها خواهند داشت.

به‌عنوان نمونه، آمازون برای پیشنهاد محصولات و اسپاتیفای برای محتوای صوتی از فیلترسازی مشارکتی استفاده می‌کنند.

سیستم‌های توصیه‌گر مشارکتی می‌توانند پیشنهادهای موثری ارائه دهند و معمولا نیازی به توضیحات دقیق درباره هر آیتم ندارند. با این حال، این روش در معرض مشکل شروع سرد (Cold Start Problem) قرار دارد؛ وضعیتی که در آن سیستم داده‌های تاریخی محدودی برای تحلیل دارد؛ به‌ویژه در مورد کاربران جدید.

فیلترسازی مشارکتی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود:

• مبتنی بر حافظه (Memory-based)
• مبتنی بر مدل (Model-based)

سیستم‌های مبتنی بر حافظه (Memory-based)

در این سیستم‌ها، کاربران و آیتم‌ها به‌صورت یک ماتریس نمایش داده می‌شوند. این رویکرد در واقع اکستنشن الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN) است، زیرا هدف آن یافتن «نزدیک‌ترین همسایه‌ها» است؛ این همسایه‌ها می‌توانند کاربران مشابه یا آیتم‌های مشابه باشند.

سیستم‌های مبتنی بر حافظه خود به دو دسته تقسیم می‌شوند:

• فیلترسازی مبتنی بر کاربر (User-based Filtering): در این روش شباهت بین یک کاربر خاص و سایر کاربران ماتریس محاسبه می‌شود. در عمل، توابع شباهت بین سطرهای ماتریس کاربر-آیتم محاسبه می‌شوند.
• فیلترسازی مبتنی بر آیتم (Item-based Filtering): در این روش شباهت بین آیتم‌ها بر اساس رفتار کاربران (نحوه تعامل کاربران با آیتم‌ها، نه ویژگی‌های خود آیتم‌ها) محاسبه می‌شود. در اینجا توابع شباهت بین ستون‌های ماتریس کاربر-آیتم محاسبه می‌شوند.

سیستم‌های مبتنی بر مدل (Model-based)

در مقابل، سیستم‌های مبتنی بر مدل یک مدل پیش‌بینی یادگیری ماشین روی داده‌ها ایجاد می‌کنند. در این رویکرد، ماتریس کاربر-آیتم به‌عنوان داده آموزشی استفاده می‌شود و مدل تلاش می‌کند مقادیر گمشده را پیش‌بینی کند؛ یعنی آیتم‌هایی که کاربر هنوز کشف نکرده و به همین دلیل به او توصیه خواهند شد.

یکی از پرکاربردترین الگوریتم‌های فیلترسازی مشارکتی مبتنی بر مدل، تجزیه ماتریس (Matrix Factorization) است. این روش کاهش بُعد، ماتریس بزرگ کاربر-آیتم را به دو ماتریس کوچک‌تر (یکی برای کاربران و دیگری برای آیتم‌ها) تجزیه می‌کند. این دو ماتریس با ابعاد محدودتر سپس در هم ضرب می‌شوند تا مقادیر گمشده (یا همان توصیه‌ها) در ماتریس اصلی پیش‌بینی شوند.

پیاده‌سازی‌های پیشرفته‌تر تجزیه ماتریس از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning Neural Networks) استفاده می‌کنند. سایر سیستم‌های مبتنی بر مدل هم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند طبقه‌بندهای بیز (Bayes Classifiers)، خوشه‌بندی (Clustering) و درخت‌های تصمیم (Decision Trees) بهره می‌گیرند.

۲- فیلترسازی مبتنی بر محتوا (Content-based Filtering)

در این روش، سیستم توصیه‌گر پیشنهادها را بر اساس ویژگی‌های خود آیتم‌ها فیلتر می‌کند. فرض اصلی این است که اگر کاربر از یک آیتم خاص خوشش بیاید، احتمالا آیتم دیگری با ویژگی‌های مشابه را هم خواهد پسندید.

در فیلترسازی مبتنی بر محتوا، ویژگی‌هایی مانند رنگ، دسته‌بندی، قیمت و سایر فراداده‌ها (Metadata) که توسط کلمات کلیدی و برچسب‌ها مشخص می‌شوند، همراه با داده‌های صریح و ضمنی در نظر گرفته می‌شوند.

سیستم‌های مبتنی بر محتوا، کاربران و آیتم‌ها را به‌صورت بردارهایی در یک فضای برداری نمایش می‌دهند. معیار شباهت بین آیتم‌ها «فاصله» بین بردارهاست؛ هرچه دو بردار به هم نزدیک‌تر باشند، شباهت بین آیتم‌ها بیشتر در نظر گرفته می‌شود. بنابراین آیتم‌هایی که از نظر ویژگی‌ها به آیتم‌های مورد علاقه قبلی کاربر شباهت دارند، به او توصیه می‌شوند.

توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا معمولا از یک مدل طبقه‌بندی (Classifier) یا مدل رگرسیون (Regression Model) استفاده می‌کنند. داده‌های آموزشی این مدل شامل توضیحات و ویژگی‌های آیتم‌هایی است که کاربر قبلا به آن‌ها علاقه نشان داده است و بر اساس آن‌ها آیتم‌های جدید توصیه می‌شوند.

برای بهبود این سیستم‌ها می‌توان از برچسب‌گذاری مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP Tags) استفاده کرد اما این کار در مقیاس‌های بزرگ می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد.

برخلاف فیلترسازی مشارکتی، مشکل شروع سرد (Cold Start Problem) در اینجا کمتر مطرح است، زیرا فیلترسازی مبتنی بر محتوا بر اساس ویژگی‌های آیتم‌ها کار می‌کند، نه تعاملات گذشته کاربر. با این حال، این روش محدودیت دارد چون معمولا فقط آیتم‌هایی را توصیه می‌کند که مشابه آیتم‌های مورد علاقه قبلی کاربر باشند و در کشف آیتم‌های کاملا جدید ضعیف‌تر عمل می‌کند.

۳- سیستم توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommendation System)

همان‌طور که از نامش پیداست، سیستم توصیه‌گر ترکیبی، فیلترسازی مشارکتی و فیلترسازی مبتنی بر محتوا را با هم ترکیب می‌کند.

به همین دلیل، رویکرد ترکیبی می‌تواند عملکرد موتور توصیه‌گر را به‌طور چشمگیری بهبود دهد اما در عین حال به معماری‌های پیشرفته‌تر و توان محاسباتی بالاتری نیاز دارد.

به‌عنوان مثال نتفلیکس (Netflix) برای توصیه فیلم‌ها و سریال‌های خود از سیستم توصیه‌گر ترکیبی استفاده می‌کند.

مزایای استفاده از موتور توصیه‌گر

موتورهای توصیه‌گر هم برای کسب‌وکارها و هم برای کاربران ارزش‌آفرین هستند. در ادامه برخی از مزایای کلیدی که سازمان‌ها از سرمایه‌گذاری در این سیستم‌ها به دست می‌آورند آورده شده است:

۱- بهبود تجربه کاربری

پیشنهاد محصول یا خدمت مناسب باعث می‌شود کاربران زمان کمتری را صرف جستجو در میان فهرست‌های طولانی کنند. به‌عنوان نمونه، ۸۰٪ از محتوایی که کاربران نتفلیکس تماشا می‌کنند حاصل پیشنهادهای موتور توصیه‌گر آن است. علاوه بر این، ارائه محتوای مرتبط تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده برای کاربر ایجاد می‌کند.

۲- افزایش نگهداشت مشتری

بر اساس تحقیقات مک‌کنزی، تجربه بهتر مشتری مستقیما به رضایت بالاتر منجر می‌شود؛ به طور دقیق‌تر ۲۰٪ رضایت بیشتر. مشتریان راضی تعامل بیشتری برقرار می‌کنند و به برند وفادارتر می‌شوند، که این موضوع به کسب‌وکارها کمک می‌کند اعتمادسازی کرده و مشتریان بیشتری را حفظ کنند.

۳- رشد نرخ تبدیل مشتری

ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده باعث می‌شود کاربران آیتم‌های بیشتری را ببینند و روی آن‌ها کلیک کنند، که در نهایت می‌تواند بازدیدکنندگان را به خریدار تبدیل کند. مک‌کنزی گزارش داده است که وقتی مشتریان تجربه‌ای مثبت‌تر و شخصی‌تر داشته باشند، نرخ تبدیل فروش تا ۱۰٪–۱۵٪ افزایش پیدا می‌کند.

۴- افزایش درآمد

افزایش نرخ تبدیل مستقیما فروش را بالا می‌برد و فروش نیز به رشد درآمد منجر می‌شود. طبق گزارش مک‌کنزی، ۳۵٪ از خریدهای کاربران آمازون حاصل توصیه‌های محصولات است. همچنین نتفلیکس تخمین می‌زند که موتور توصیه‌گر آن سالانه بیش از ۱ میلیارد دلار صرفه‌جویی برای این شرکت ایجاد می‌کند.

چالش‌های موتورهای توصیه‌گر

سیستم‌های توصیه‌گر در کنار مزایا، محدودیت‌ها و چالش‌هایی نیز برای سازمان‌ها به همراه دارند. برخی از رایج‌ترین چالش‌ها عبارتند از:

۱- هزینه و پیچیدگی

موتورهای توصیه‌گر نیازمند تحلیل و فیلتر کردن حجم عظیمی از داده‌ها هستند. این کار به معماری‌های پیچیده و سرمایه‌گذاری قابل توجهی در منابع محاسباتی نیاز دارد.

۲- مقیاس‌پذیری و سرعت

سیستم‌های توصیه‌گر باید به اندازه کافی سریع باشند تا بتوانند توصیه‌های مناسب را در لحظه (Real Time) شناسایی و نمایش دهند. این مسئله زمانی دشوارتر می‌شود که سیستم بخواهد همزمان به صدها یا هزاران کاربر و حتی میلیون‌ها نفر توصیه ارائه کند.

۳- توصیه‌های نامرتبط

بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس معیارهای اشتباه می‌تواند به ارائه توصیه‌های نامرتبط منجر شود. برای مثال، آیتم‌هایی که امتیاز بالاتری دارند ممکن است بیشتر از آیتم‌های جدید، کمتر شناخته‌شده یا با تعداد بازبینی محدود نمایش داده شوند. با این حال، پرطرفدارترین یا پرفروش‌ترین آیتم‌ها همیشه همان چیزی نیستند که مشتریان واقعا به آن علاقه دارند.

۴- سوگیری (Bias)

الگوریتم‌های یادگیری ماشین ممکن است سوگیری‌های اجتماعی موجود در داده‌ها را بیاموزند؛ چه این داده‌ها در مرحله جمع‌آوری، برچسب‌گذاری، آموزش یا حتی از منابع بیرونی وارد شده باشند. همچنین تنظیمات انسانی مدل نیز می‌تواند چنین سوگیری‌هایی را تقویت کند و در نهایت منجر به توصیه‌های نادرست شود.

۵- حریم خصوصی و انطباق (Privacy & Compliance)

برخی از کاربران ممکن است به دلیل نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، تمایلی به مشارکت در فرایند جمع‌آوری داده برای سیستم‌های توصیه‌گر نداشته باشند. علاوه بر این، کسب‌وکارها باید الزامات قانونی و استانداردهای انطباق (Compliance) را هنگام جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها در نظر بگیرند.

موارد استفاده از موتورهای توصیه‌گر

در ادامه چند نمونه از کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر در کسب‌وکارها آورده شده است. با پیشرفت فناوری توصیه‌گر، موارد استفاده و کاربردهای جدیدتری نیز به وجود خواهند آمد.

۱- تجارت الکترونیک و خرده‌فروشی (E-commerce & Retail)

خرده‌فروشان و فروشندگان آنلاین می‌توانند از موتورهای توصیه‌گر برای افزایش فروش استفاده کنند. این سیستم‌ها می‌توانند محصولاتی را پیشنهاد دهند که سایر مشتریان نیز خریده‌اند یا محصولاتی که با سفارش فعلی کاربر هماهنگ هستند.

سیستم‌های توصیه‌گر همچنین برای ارائه پیشنهادهای مکانی (Location-based) یا فصلی (Seasonal) کاربرد دارند و می‌توانند محصولات جدید یا کالاهای تخفیف‌خورده را تبلیغ کنند. علاوه بر این، این سیستم‌ها می‌توانند دامنه دیده‌شدن محصولاتی را که کمتر خریداری می‌شوند، افزایش دهند؛ مثلا آن‌ها را به‌صورت باندل (Bundle) یا همراه با محصولات پرطرفدار توصیه کنند.

آمازون (Amazon) نمونه بارز یک شرکت تجارت الکترونیک است که از موتورهای توصیه‌گر استفاده می‌کند.

۲- رسانه و سرگرمی (Media & Entertainment)

بر اساس داده‌های تاریخی و ترجیحات کاربران، سیستم‌های توصیه‌گر می‌توانند محتوای مرتبطی را پیشنهاد دهند که احتمالا مورد علاقه و تعامل کاربران قرار می‌گیرد.

فرقی نمی‌کند که سریال بعدی برای تماشا باشد، یک کتاب الکترونیک برای مطالعه، یک هنرمند برای گوش دادن، یک بازی برای تجربه یا حتی یک کنسرت برای شرکت؛ این سیستم‌ها با ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، تجربه کاربری را به شکل چشمگیری بهبود می‌دهند.

نتفلیکس (Netflix)، اسپاتیفای (Spotify) و یوتیوب (YouTube) از نمونه شرکت‌های حوزه رسانه و سرگرمی هستند که به‌طور گسترده از سیستم‌های توصیه‌گر استفاده می‌کنند.

۳- سفر و گردشگری (Travel & Hospitality)

در حوزه سفر و گردشگری، موتورهای توصیه‌گر می‌توانند گزینه‌های هتل و محل اقامت، رستوران‌ها، فعالیت‌ها و تجربه‌ها را بر اساس بودجه و سوابق سفر هر فرد پیشنهاد دهند.

این توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده باعث افزایش رضایت مشتریان می‌شود، چراکه نیازهای مسافران را به شکل دقیق‌تری برآورده می‌کند.

۴- بازاریابی (Marketing)

سازمان‌ها می‌توانند از موتورهای توصیه‌گر برای افزایش سرنخ‌های باکیفیت (Qualified Leads) استفاده کنند. این سیستم‌ها می‌توانند محتوایی مانند پست‌های وبلاگ، مطالعات موردی (Case Studies)، وبینارها یا وایت‌پیپرها را توصیه کنند تا خدمات جدید معرفی شده و مشتریان بالقوه جذب شوند.

تیم‌های بازاریابی می‌توانند این پیشنهادها را از طریق خبرنامه‌ها (Newsletters)، تبلیغات شبکه‌های اجتماعی و ایمیل‌های هدفمند به مخاطبان منتقل کنند.

۵- AIOps

AIOps یا هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات، کاربرد هوش مصنوعی برای خودکارسازی و بهینه‌سازی مدیریت خدمات IT و جریان‌های کاری عملیاتی است.

در این حوزه، موتورهای توصیه‌گر می‌توانند راهکارهایی را برای حل مشکلات پیشنهاد دهند و به تیم‌های عملیات IT کمک کنند تا سریع‌تر واکنش نشان دهند و به شکل مناسبی به مسائل فنی پاسخ دهند.

نتیجه‌گیری

موتورهای توصیه‌گر امروز نه‌تنها ابزاری برای بهبود تجربه کاربری هستند، بلکه به عاملی استراتژیک برای رشد درآمد، افزایش وفاداری مشتری و رقابت‌پذیری در بازار تبدیل شده‌اند. با وجود چالش‌هایی مانند هزینه‌های بالا، پیچیدگی فنی و ملاحظات حریم خصوصی، مزایای این سیستم‌ها برای کسب‌وکارها و کاربران به‌مراتب چشمگیرتر است. آینده این فناوری با ترکیب روش‌های مختلف، بهره‌گیری از مدل‌های یادگیری پیشرفته و گسترش موارد استفاده، نویدبخش سیستم‌هایی دقیق‌تر، سریع‌تر و شخصی‌تر خواهد بود. برای سازمان‌هایی که به دنبال متمایز کردن تجربه مشتری و افزایش ارزش تجاری خود هستند، سرمایه‌گذاری در موتورهای توصیه‌گر یک انتخاب هوشمندانه و آینده‌نگرانه است.

 

منابع

ibm.com